基于MATLAB的K均值聚类遥感图像多地形分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现遥感图像的无监督分类与分割，通过K均值聚类算法自动识别植被、水域、建筑等地形类别，适用于多地形区域的像素级分析。

详 情 说 明

基于K均值聚类的遥感图像多地形自动分类与分割系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的遥感图像自动分类与分割系统，主要用于对多地形区域（如植被、水域、建筑、裸地等）进行无监督聚类分析。系统核心采用K均值聚类算法，通过对遥感图像的像素特征进行提取和聚类，实现不同地物类别的自动识别，并生成直观的分割效果图。代码结构清晰，注释详细，特别适合遥感图像处理和机器学习初学者学习使用。

功能特性

• 无监督自动分类：基于K均值聚类算法，无需预先标注训练数据即可实现地形分类。
• 多格式图像支持：支持TIFF、JPEG、PNG等常见遥感图像格式输入，可处理单张或批量图像。
• 多波段特征利用：能够有效利用多光谱/多波段遥感图像的光谱特征进行聚类分析。
• 丰富输出结果：

- 伪彩色分类结果图，直观展示不同地物分布 - 各类别聚类中心特征值 - 详细分类统计报告（各类别像素占比与分布） - 可选聚类过程动态可视化（迭代收敛过程展示）

• 参数灵活调整：提供清晰的参数接口，便于用户根据具体需求调整聚类数目、迭代次数等关键参数。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的遥感图像放置于指定输入文件夹，确保图像包含清晰的地物特征差异。

1. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主程序文件，系统将自动读取图像并进行处理。

1. 参数设置：根据提示设置聚类数目（K值）等参数，或使用默认参数直接运行。

1. 获取结果：程序运行完成后，在输出文件夹中查看：

- 分类结果图像（伪彩色标注） - 聚类中心信息文件 - 分类统计报告文档 - 可选的过程可视化动画/图示

1. 结果分析：根据输出统计报告分析各地形类别分布情况，必要时调整参数重新运行以获得更优分类效果。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，处理高分辨率图像时建议8GB以上
• 系统支持：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括遥感图像数据的读取与预处理、像素特征向量的提取与重整、K均值聚类算法的执行与参数优化、分类结果的可视化渲染与伪彩色编码、聚类统计信息的计算与报告生成，以及最终结果文件的保存与输出管理等功能模块。