分层聚类在遥感影像分析中的应用-经管之家官网！

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分层聚类在遥感影像分析中的应用主要体现在其能够有效处理多光谱和高分辨率遥感图像的分类和分割问题。以下是基于我搜索到的资料对分层聚类在遥感影像分析中应用的详细分析：

1. 尺度空间的分层聚类方法：
   基于尺度空间的分层聚类方法（SSHClustering）是一种模拟视觉松弛化过程的新型聚类算法，具有样本空间自由分布、获取最优聚类中心点及类别、融合后验知识等优点。这种方法通过热力学非线性动力机制进行聚类，能够生成聚类树，并在多波段遥感影像分类中表现出比传统统计聚类方法更高的灵活性和实用性。

2. 广义有限混合模型与MRF随机场结合：
   一种基于广义有限混合模型（GFM）和马尔可夫随机场（MRF）的分级聚类方法被提出，用于解决海量数据处理时计算复杂度高的问题，并充分利用多光谱图像的空间和光谱信息。该方法通过凝聚式分级聚类（AHC）获取GFM模型的初始参数，并在MRF框架下引入先验分布，最终通过伪似然信息准则（PLIC）自动确定最佳聚类类别数。实验结果表明，该方法在精度上优于传统的K均值聚类和FM聚类算法。

3. 多层次场聚类方法：
   提出了一种基于多层次场聚类的高分辨率遥感影像分割方法，该方法首先利用标记分水岭变换得到初始分割结果，然后依据光谱、纹理和空间关系等特征构建影像对象聚类场，通过多层次聚类得到最终分割结果。这种方法能有效解决初始分割中的过分割问题，并提高分割精度。

4. 标准层次聚类与中心化层次聚类：
   标准层次聚类（HDC）和中心化层次聚类（HDC）在遥感图像分类中的应用也得到了研究。标准层次聚类通过设定阈值来识别并合并具有最高Mahalanobis距离的类对，而中心化层次聚类则根据类之间的相似性进行合并。这两种方法在实际应用中表现出不同的分类能力，特别是在低光谱分辨率和较少波段的情况下，标准层次聚类可能受到限制。

5. 其他相关方法：
   其他研究还探讨了基于多特征融合的场景分类方法、基于多层次场聚类的分割方法、以及基于深度学习的聚类方法。这些方法通过结合多种特征和先进的算法，进一步提高了遥感影像分析的准确性和效率。

分层聚类在遥感影像分析中的应用广泛且多样，从尺度空间的模拟到多层次场聚类，再到结合MRF和GFM模型的方法，这些技术不仅提高了分类和分割的精度，还增强了算法的鲁棒性和实用性。通过不断优化和结合新的技术手段，分层聚类在遥感影像分析中的应用前景广阔。

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