基于SOFM网络的遥感影像非监督分类研究

"这篇论文主要探讨了基于SOFM（Self-Organizing Feature Map）网络的遥感影像非监督分类方法，特别是在侧扫声纳海底图像的分类中的应用。" 在遥感领域，非监督分类是一种重要的数据分析技术，它不需要预先定义的类别标签，而是通过算法自动发现数据中的内在结构和模式。SOFM网络，作为一种自组织特征映射网络，能够有效地学习和组织输入数据的结构，从而实现数据的聚类和分类。 在该论文中，作者提出了一个综合的特征提取方法，结合了局部窗口内的灰度纹理共生矩阵的统计量、灰度均值以及两个分维数。灰度纹理共生矩阵是分析图像纹理特性的重要工具，它能捕捉像素之间的灰度共生关系，提供丰富的纹理信息。同时，灰度均值作为基本的图像特征，有助于区分不同灰度级别的区域。而分维数则是反映地形或图像结构复杂性的分形理论应用，对于海底地形这种具有复杂结构的场景尤其有用。 4FGH网络，可能是SOFM的一种变体或特定应用，被用来处理这些特征矢量，进行非监督分类。通过训练，网络能够自动调整其节点权重，以最佳地表示输入数据的分布，从而实现对侧扫声纳图像的海底底质分类。 侧扫声纳是水下探测的重要设备，其生成的声图可以提供海底的高分辨率图像。由于海底环境复杂，不同类型的底质可能具有相似的回波强度，使得直接基于灰度值的分类困难。因此，利用纹理和分形特性进行分类成为一种有效的解决方案。 论文指出，虽然已有商业软件如4,)3*0J3,+(/进行监督分类，但非监督分类在减少人工干预和提高分类效率方面具有显著优势。在实际应用中，非监督分类可以作为预处理步骤，为后续的监督分类提供基础。 这篇论文详细阐述了一种基于SOFM网络的遥感影像非监督分类方法，特别关注了侧扫声纳海底图像的处理。通过结合多种特征并利用神经网络进行分类，这种方法能够在没有先验知识的情况下有效地区分海底的不同区域，对于水下环境监测和资源调查具有重要意义。