模糊c均值聚类算法对遥感图像分类

资 源 简 介

模糊c均值聚类算法对遥感图像分类

详 情 说 明

模糊c均值聚类（FCM）是一种经典的无监督学习算法，特别适用于遥感图像这种具有复杂光谱特征的分类场景。与传统K-means不同，它通过引入隶属度概念，允许像素以概率形式属于多个类别，更贴合遥感地物边界的模糊特性。

算法核心在于交替优化目标函数：首先计算每个像素对各类别的隶属度（权重），再根据加权结果更新聚类中心。这种柔性分类方式能有效缓解遥感图像中常见的"混合像素"问题，例如植被与土壤过渡区域。

实际应用时需重点关注两个调参维度： 模糊指数m：控制分类结果的模糊程度（通常1.5-3.0），数值越大则隶属度越均匀 类别数C：可通过地物先验知识或有效性指标（如Xie-Beni指数）确定

针对遥感数据特性，常见改进方向包括： 结合空间信息：在目标函数中加入邻域像素约束 波段加权：根据各波段区分度动态调整权重 多尺度处理：先对超像素聚类再细化

该方法的优势在于无需训练样本，适合新区域勘探，但对噪声敏感且计算量较大。实践建议先进行PCA降维，并采用GPU加速迭代过程。后续可结合马尔可夫随机场等方法提升空间一致性。