遙感圖像專題分類(ppt 46頁)

遙感圖像專題分類目錄：
第一節、人工解譯
第二節、非監督分類
第三節、監督分類

遙感圖像專題分類內容提要：
K-means 法
選擇C個聚類中心，設Ai, i = 1, 2, ..., c.;
將任一個像元歸類到距離最近的類別中;
基於得到的類別，產生新的C個聚類中心,設Bi, i = 1, 2, ..., k. ;
如果 ，（ >0, ）則結束循環，否則返回步驟b，繼續循環。
Isodata 法
指定參數包括類別數目K（近似）,允許迭代的次數I，一個類中樣本的最少個數N，關於類分散程度的參數S（標準差）,關於類間距離的參數D，每次允許合並的類別的對數L；
選擇c個點作為聚類中心，設Ai, i = 1, 2, ..., c.;
將每一個像元歸類到距離最近的類別中;
基於得到的類別，如果某一個類別樣本個數數量少於指定的個數N，則去掉此類，返回c；
重新計算各類中心；
如果迭代次數大於I，轉向第8步，檢查類間最小距離；

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