Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Sinh học
Combining fuzzy probability and fuzzy clustering for multispectral satellite imagery classification
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Combining fuzzy probability and fuzzy clustering for multispectral satellite imagery classification
Thúy Minh
88
14
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This paper proposes a method of combining fuzzy probability and fuzzy clustering algorithm to overcome these disadvantages. The method consists of two steps, first to calculate the number of clusters and the centroid of clusters based fuzzy probability, then to use fuzzy clustering algorithm to land-cover classification. | Tạp chí Khoa học và Công nghệ 54 (3) (2016) 300-313 DOI: 10.15625/0866-708X/54/3/6463 COMBINING FUZZY PROBABILITY AND FUZZY CLUSTERING FOR MULTISPECTRAL SATELLITE IMAGERY CLASSIFICATION Dinh-Sinh Mai*, Le-Hung Trinh, Long Thanh Ngo Le Quy Don Technical University, No.236 Hoang Quoc Viet Road, Bac Tu Liem , Hanoi * Email: maidinhsinh@gmail.com Received: 23 June 2015; Accepted for publication: 2 March 2016 ABSTRACT In practice, the classification algorithms and the initialization of the clusters and the initial centroid of clusters have great influence on the stability of the algorithms, dealing time and classification results. Some algorithms are used commonly in data classification, but their disadvantages are low accuracy and unstability such as k-Means algorithm, c-Means algorithm, Iso-data algorithm. This paper proposes a method of combining fuzzy probability and fuzzy clustering algorithm to overcome these disadvantages. The method consists of two steps, first to calculate the number of clusters and the centroid of clusters based fuzzy probability, then to use fuzzy clustering algorithm to land-cover classification. The results showed that, the accuracy of the land cover classification using multispectral satellite images according to the developed method significantly increases compared with various algorithms such as k-Means, Iso-data. Keyword: satellite imagery, probability, fuzzy c-means clustering. 1. INTRODUCTION The algorithms applied to image segmentation such as k-Means, c-Means, Iso-data show the same way based on the euclidean distance to determine the degree of similarity between the considered objects and cluster centroids. In problems of land cover classification, methods based on statistical parameters have been widely used because they are easy to implement and highly accurate [1 - 3]. However, these methods are quite expensive, time consuming and unsuitable. Fuzzy logic has been widely applied in most of scientific and technical fields [4 -
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Combining fuzzy probability and fuzzy clustering for mulltispectral satellite imagery classification
Combining fuzzy probability and fuzzy clustering for multispectral satellite imagery classification
An improved forecasting model combining recurrent fuzzy logical relationships and K-means clustering technique
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.