Жесткая и нечеткая кластеризация данных дистанционного зондирования Земли
Автор: Асмус В.В., Бучнев А.А., Пяткин В.П.
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии @technologies-sfu
Статья в выпуске: 7 т.9, 2016 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается система кластеризации данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Система представлена следующими методами: методом K-средних, методом анализа мод многомерных гистограмм, гибридным методом, объединяющим метод анализа мод многомерных гистограмм с последующей иерархической группировкой и рядом алгоритмов нечеткой кластеризации.
Дистанционное зондирование, кластерный анализ, жесткая кластеризация, нечеткая кластеризация
Короткий адрес: https://sciup.org/146115144
IDR: 146115144 | DOI: 10.17516/1999-494X-2016-9-7-972-978
Список литературы Жесткая и нечеткая кластеризация данных дистанционного зондирования Земли
- Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. М.: Техносфера, 2010. 560 с.
- Асмус В.В. Программно-аппаратный комплекс обработки спутниковых данных и его применение для задач гидрометеорологии и мониторинга природной среды. Докторская диссертация. Москва, 2002. 75 с.
- Асмус В.В., Бучнев А.А., Пяткин В.П. Кластерный анализ данных дистанционного зондирования Земли. Автометрия, 2010, 46(2), 58-66.
- Jain A.K. Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognition Letters, 2010, 31. 651-666.
- М. Жамбю. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988. 342 с.
- Bezdek J.C. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Plenum Press, New York, 1981. 163 p.
- R. Krishnapuram and J.M. Keller. A possibilistic approach to clustering. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 1993, 1, 98-110.
Статья научная
