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基于聚类分析的多特征融合遥感图像场景分类
论文题目：基于聚类分析的多特征融合遥感图像场景分类
摘要：
随着遥感技术的发展，遥感图像场景分类一直是较为重要的研究领域。本文提出了一种基于聚类分析的多特征融合遥感图像场景分类方法。该方法通过提取多种图像特征，并利用聚类分析对这些特征进行融合，以实现对遥感图像场景的有效分类。实验结果表明，该方法具有较高的分类精度和鲁棒性，在遥感图像场景分类中具有良好的应用潜力。
关键词：遥感图像；场景分类；聚类分析；特征融合
1.引言
随着遥感技术的发展，遥感图像在土地利用调查、环境监测、资源管理等方面得到了广泛的应用。其中，遥感图像场景分类是遥感图像处理领域的一个重要问题，其目标是将遥感图像中的不同场景进行有效分类。
2.相关工作
过去的研究中，提出了许多遥感图像场景分类方法，包括基于纹理特征的方法、基于频谱特征的方法和基于深度学习的方法等。然而，这些方法在处理遥感图像时都存在一定的缺陷，如难以捕捉图像的全局和局部特征等。
3.方法介绍
本文提出了一种基于聚类分析的多特征融合遥感图像场景分类方法。首先，从遥感图像中提取多种特征，包括纹理特征、频谱特征和形状特征等。然后，利用聚类分析对这些特征进行融合，得到一个综合的特征表示。最后，使用支持向量机（SVM）对提取的综合特征进行分类。
4.实验结果
本文在一个遥感图像数据集上对提出的方法进行了实验验证。实验结果表明，与其他方法相比，本文提出的方法在遥感图像场景分类中具有较高的分类精度和鲁棒性。
5.讨论与分析
通过实验结果可以看出，多特征融合可以提供更全面、更准确的图像特征表示，从而提高遥感图像场景分类的准确性。此外，聚类分析在特征融合中起到了重要的作用，它能够将不同特征的信息加以整合，并提供有关图像场景的有效信息。
6.结论与展望
本文提出了一种基于聚类分析的多特征融合遥感图像场景分类方法。实验结果表明，该方法在遥感图像场景分类中具有较高的分类精度和鲁棒性。未来的工作可以进一步优化特征提取和聚类分析的方法，提高遥感图像场景分类的准确性和效率。
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