摘要：为了自动确定多光谱遥感影像中地物目标类别数,该文提出一种基于可变类模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）的多光谱遥感影像分割方法。首先定义像素与聚类的非相似性测度并据此构建目标函数,而后通过求解目标函数得到最优模糊隶属度和聚类中心。其次,研究模糊因子与影像地物目标类别数的关系,并通过定义划分熵（Partition Entropy,PE）指数优选模糊因子,选择PE指数值稳定收敛后所对应的最小模糊因子值为最优模糊因子,根据模糊因子与类别数的关系得到最优类别数,从而实现了影像的可变类分割。最后,利用提出算法分别对合成和真实多光谱遥感影像进行分割实验,实验结果表明,提出算法不仅能自动确定影像的最优类别数,还能获得较好的分割结果,为实现自动确定遥感影像中地物目标类别数提供新方法。

关键词：多光谱遥感影像 模糊隶属度 模糊因子 可变类分割 划分熵指数 

单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院; 阜新123000