文献类型：期刊文章

作　　者：周爽[1,2] 张钧萍[1] 张枫[3] 苏宝库[2]

机构地区：[1]哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院,黑龙江哈尔滨150001 [2]哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨150001 [3]空军驻黑龙江地区军事代表室,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《哈尔滨工程大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60872098)

年　　份：2009

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：210-214

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI(收录号：20091512029304)、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：聚类分析是遥感图像非监督分类的有效方法,蚁群算法具有离散性和并行性的特点,蚂蚁觅食行为、蚂蚁堆积尸体行为和基于蚂蚁自我聚集行为的聚类算法是目前研究较为广泛的3种基于蚂蚁的仿生聚类算法.为验证上述3种算法的有效性,在对这3种聚类算法进行研究的基础上,针对遥感图像进行了聚类实验.实验结果表明,基于蚂蚁的聚类方法对图像的聚类分析是有效的,较传统的k均值和模糊C均值算法有一定优越性.

关 键 词：蚁群算法 遥感图像 聚类分析

分 类 号：U661.338]