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利用多时相NOAA/AVHRR热红外数据构成像元级的时间序列,根据不同像元上时间序列曲线的距离和相似度进行聚类分析;对传统的模糊C-均值聚类算法进行改进,在算法中引入指标权重,对不同质量的数据赋予不同的指标权重。试验表明,改进后的算法扩大了应用范围,克服了单幅图像常存在的云干扰,实际效果明显。
云干扰下NOAA图像数据模糊聚类方法的改进
【摘 要】
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利用多时相NOAA/AVHRR热红外数据构成像元级的时间序列,根据不同像元上时间序列曲线的距离和相似度进行聚类分析;对传统的模糊C-均值聚类算法进行改进,在算法中引入指标权重,对不同质量的数据赋予不同的指标权重。试验表明,改进后的算法扩大了应用范围,克服了单幅图像常存在的云干扰,实际效果明显。
【机 构】
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浙江大学地球科学系
【出 处】
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国土资源遥感
【发表日期】
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2004年04期
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