基于MATLAB的遥感图像地物识别GUI应用——使用类平均聚类算法

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一个图形用户界面程序，利用类平均聚类方法对遥感图像进行自动地物识别与分类，支持多种距离函数选择并提供直观的可视化结果。适合遥感数据处理和机器学习应用研究。

详 情 说 明

遥感图像地物识别系统—基于类平均聚类的GUI应用

项目介绍

本项目是一个基于图形用户界面（GUI）的遥感图像处理程序，核心采用类平均聚类方法（Average Linkage Clustering）实现地物识别与分类。该系统旨在为用户提供一个直观、交互式的分析工具，能够对加载的遥感图像进行自动地物划分，有效辨识水体、植被、建筑等不同地物类型。程序支持多种距离度量方式，聚类结果通过彩色编码图像实时可视化，适用于遥感数据分析、科研及教学演示场景。

功能特性

• 交互式GUI操作：提供友好的图形界面，无需编程背景即可轻松操作。
• 核心聚类算法：基于类平均聚类方法，实现地物的稳健划分。
• 多距离函数支持：

- 欧氏距离 - 曼哈顿距离 - 闵可夫斯基距离（可自定义参数p值）

• 灵活的聚类参数：

- 支持手动设定聚类数目。 - 可选自动估计聚类数量。

• 结果可视化与输出：

- 实时显示色彩分明的聚类效果图。 - 可导出聚类标签矩阵（支持MAT文件或图像格式）。 - 提供类内距离统计等评价指标，用于分析聚类效果。

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件以启动图形用户界面。
2. 加载图像：通过界面菜单或按钮加载待分析的遥感图像（支持JPG、PNG、TIF等常见格式）。
3. 设置参数：

- 在界面中选择所需的距离函数（如欧氏距离）。如选择闵可夫斯基距离，需进一步指定其参数p。 - 输入期望的聚类数量，或勾选自动估计选项。

1. 执行聚类：点击“运行”或类似功能按钮，程序将开始执行聚类分析。
2. 查看与保存结果：

- 聚类结果图将实时显示在界面中，不同地物类别以不同颜色区分。 - 可通过界面选项导出聚类标签矩阵或结果图像。 - 查看界面显示的类内距离统计信息，评估聚类质量。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018b 或更高版本)
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承载了项目的核心逻辑与用户交互流程，它负责启动并构建图形用户界面，整合了图像加载、参数设置（包括距离函数与聚类数目选择）、调用类平均聚类算法进行地物识别、实现聚类结果的可视化渲染（色彩编码显示），以及处理结果数据的导出（如图像和矩阵文件）等功能模块。