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智能交通背景下模糊聚类图像识别的优化设计 被引量:1

Fuzzy clustering algorithm to improve the design of remote sensing images to identify cloud
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摘要 采用模糊聚类的遥感图像云识别聚类算法实现了多卫星云图识别改进设计,对于设计的模糊聚类算法,验证中表明算法的分类成功率较好,与其他算法相比其运行时间、准确度方面具有明显的优势,在多卫星云图识别的实验验证中得出,最终的实验测得的结果图可以有效地说明模糊聚类算法应用在遥感图像的云识别上的效果很好。实验结果对于多卫星复杂云图识别具有明显理论和实际应用价值。 Cloud fuzzy clustering for remote sensing image recognition unsupervised clustering algorithm achieves a multi-satellite images to identify improvements design,which validates the design of fuzzy clustering algorithm indicated classification algorithm better success rate,compared with other algorithms at run time, the accuracy,it has obvious advantages. In the experimental verification,it identified withmultiple satellite images. The final experimental results can be explained that the fuzzy clusteringalgorithm has a good effect for remote sensing images recognition cloud. The experimental results have significant theoretical and practical value for the complex multi-satellite imagery to identify.
作者 苏红帆 SU Hong-fan(Traffic Police Detachment,Nanning Security Bureau,Nanning 530028,China)
出处 《信息技术》 2016年第12期152-155,共4页 Information Technology
关键词 模糊聚类 遥感图像 云识别 成功率 效果 fuzzy clustering remote sensing images cloud recognition success rate effect
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