ISODATA算法实现遥感影像的非监督分类

资 源 简 介

ISODATA算法实现遥感影像的非监督分类

详 情 说 明

ISODATA算法作为经典的遥感影像非监督分类方法，通过动态调整聚类数量实现更精准的地物识别。该算法在传统k-均值基础上引入三大创新机制：首先采用迭代自组织方式，通过计算样本与聚类中心的欧氏距离进行初始分类；其次设置合并阈值，当两个聚类中心距离过近时自动合并；最后设计分裂规则，对样本分布过散的类别进行分裂操作。

算法通过四个关键参数控制分类过程：预期聚类数决定初始中心数量，最小类间距触发合并操作，最大类内方差限制促使类别分裂，而迭代次数则确保结果收敛。在遥感应用中，这些参数需要根据影像特征进行调整，例如高分辨率影像通常需要设置更多的初始聚类数。

实际处理流程包含六个阶段：初始化聚类中心、分配像元类别、剔除小样本簇、计算新中心位置、执行合并/分裂判断、验证终止条件。这种动态调整机制特别适合处理多光谱遥感数据中常见的地物混合像元问题，相比固定聚类数的算法能更准确识别复杂地表覆盖类型。

在工程实现时需注意三个优化方向：采用金字塔分级处理提升大影像的计算效率，引入并行计算加速迭代过程，通过纹理特征辅助光谱特征提升分类精度。该算法的自适应特性使其成为中等分辨率卫星影像自动化处理的理想选择。