基于模糊遺傳算法和核主成份分析的遙感圖像處理研究.pdf

1、目前，遙感技術(shù)已成為區(qū)域荒漠化監(jiān)測與評價(jià)的重要手段，是區(qū)域荒漠化、土壤信息、植被信息的主要獲取方式。盡管遙感技術(shù)在土地荒漠化監(jiān)測與變化分析方面具有很大的優(yōu)勢，并成為當(dāng)今對荒漠化研究不可缺少的手段之一。然而，要實(shí)現(xiàn)對荒漠化快速、準(zhǔn)確的變化分析以及評價(jià)并不是一件輕松的任務(wù)。面對如此海量的信息源，如何及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取所需信息并加以利用，如何探索新的技術(shù)與方法更精確更多地從遙感圖像獲取所需的專題信息一直是遙感圖像處理所亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)。

2、 基于上述目的，本文針對一般傳統(tǒng)荒漠化信息提取中，往往未能利用到遙感數(shù)據(jù)中的高階統(tǒng)計(jì)信息，因而忽略了多個(gè)像素間的非線性相關(guān)性，致使圖像非線性信息提取方面的不足，在廣泛查閱國內(nèi)外有關(guān)遙感技術(shù)、遙感圖象處理方法、荒漠化信息提取方法的文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，著重從如何運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法解決遙感圖像非線性信息提取方面展開研究。充分利用已有的數(shù)據(jù)和資料，在前人的荒漠化信息提取研究成果基礎(chǔ)上，分別對模糊聚類分析、遺傳算法和主成份分析等方法進(jìn)行了理論研究，

3、針對以上各種方法的優(yōu)點(diǎn)與不足，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)中高階統(tǒng)計(jì)信息的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出基于GMFCM(基于Mahalanobis距離模糊c-均值聚類遺傳算法)和KPCA(核主成份分析)的特征提取模型。 將基于GMFCM(基于Mahalanobis距離模糊c-均值聚類遺傳算法)和KPCA(核主成份分析)的特征提取模型分別應(yīng)用到內(nèi)蒙古自治區(qū)境內(nèi)的伊克昭盟-阿拉善盟-巴彥淖爾區(qū)境內(nèi)的庫布齊沙漠西段和烏蘭布和沙漠東北部1989年TM圖像和2000年ET