kmeans影像自动分类

### 使用KMeans算法实现影像自动分类

#### 准备工作
为了使用KMeans算法对影像进行自动分类，首先需要准备好待处理的遥感影像数据。这些数据通常是以多波段形式存在的栅格文件，如GeoTIFF格式。在MATLAB环境中加载并预处理这些影像数据是必要的初步操作。

对于遥感图像而言，每幅图像由多个像素组成，而每个像素又具有若干个波段值表示不同的电磁辐射强度。因此，在执行KMeans之前，应当将原始三维矩阵转换成二维特征向量的形式以便后续计算[^1]。

% 加载遥感影像数据
img = imread('path_to_image.tif'); % 假设为单通道灰度图或已读取RGB合成后的伪彩色图像
[m, n, ~] = size(img);
data = reshape(double(img), m*n, []); % 将m×n×p的数据重构成(m*n)×p维数列向量

#### 初始化参数设置
接下来设定一些基本参数用于控制KMeans过程：

- `k`：指定要划分的目标类别数目；
- `max_iter`：最大迭代次数，默认可采用默认配置；
- `tolerance`：收敛条件下的误差阈值；

此外还可以考虑通过多次运行选取最优解的方式提高最终结果的质量。

num_clusters = 5;    % 设定目标簇的数量
options = statset('MaxIter', 300,'Display','final');
initial_centers = kmeans(data, num_clusters, 'Start', 'sample', ...
                         'Replicates', 10, 'Options', options);

[idx, C] = kmeans(data, num_clusters, 'Start', initial_centers,...
                  'Distance', 'sqEuclidean',...
                  'EmptyAction', 'singleton',...
                  'OnlinePhase', 'off',...
                  'Options', options);

上述代码片段展示了如何初始化聚类中心以及调用内置函数完成实际运算。这里特别强调了重复实验的重要性(`'Replicates'`)以获得更稳定的输出效果。

#### 结果可视化与评估
最后一步是对得到的结果进行展示和评价。可以将分类索引重新映射回原尺寸的空间分布，并绘制出来直观查看各个区域所属类别情况。同时也可以引入外部指标衡量此次分割的好坏程度，比如纯度(Purity)，互信息(Mutual Information)等统计学测度工具。

segmented_img = reshape(idx, [m,n]);
figure;
imshow(label2rgb(segmented_img));
title(['Segmentation result with ', int2str(num_clusters),' clusters']);
colormap jet;

% 计算混淆矩阵（如果存在真实标签）
if exist('ground_truth_label')
    confusion_matrix = confusionmat(ground_truth_label(:)', idx)';
end

以上就是完整的基于KMeans算法的遥感影像自动分类流程说明。值得注意的是，虽然这种方法简单易行，但在面对复杂场景时可能会遇到挑战，例如边界模糊不清、同物异谱等问题。此时则需结合其他高级技术手段共同解决这些问题[^4]。