作者：谢相建 赵俊三 陈学辉 袁思集对分析同异反联系度遥感图像
摘要：基于欧式距离的K-均值聚类算法是一种硬分类（把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中）方法,面对具有不确定性和混合像元特征的遥感图像数据,传统K-均值聚类算法很难得到满意的分类结果。为解决这一难题,将集对分析（set pair analysis,SPA）理论推广到遥感图像聚类算法,通过引入一个能统一描述同一性、差异性和对立性的同异反（identical discrepancy contrary,IDC）联系度,提出了基于IDC联系度的改进的K-均值聚类算法。该方法克服了传统K-均值算法硬分类的缺陷,可以有效地提高遥感图像聚类精度。对Landsat5 TM卫星数据的聚类分析实验表明,在含有混合像元的遥感图像地物覆盖分类中,改进的K-均值聚类方法的分类效果要优于传统K-均值聚类方法。
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