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申请/专利权人：南京林业大学
摘要：本发明涉及一种基于鲁棒平面聚类的森林叶面积指数估算方法。聚类过程中通过截断距离最大化约束解决类别之间存在噪声数据的问题，消除了其对簇可分离性产生的负面影响；采用L21范数进行距离度量并自适应优化的簇中心值，能够有效地学习鲁棒最优判别投影，增强图像分割的准确性；采用鲁棒性更强的L21范数进行距离度量并计算，降低了山地或森林中采集到的植物冠层图像中的异常像素对图像分割的负面影响，保证了图像分割的鲁棒性，进而提升了在山地野外恶劣条件下叶面积指数估算的准确和有效性；该鲁棒平面聚类的方法较其他方法在分割细节上有较大的提升，能够有效提升LAI估算准确性。
主权项：1.一种基于鲁棒平面聚类的森林叶面积指数估算方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将采集到的每张植物冠层图像转化为由圆环组成的灰度图像，并压缩到512×512的统一尺寸，在每个灰度图像上裁剪出天顶角为57.5°对应的圆环图像，并将每个圆环图像拉伸为1×262144的一维向量进行计算；S2、随机初始化每个像素点的标签以及正交投影矩阵，并将簇的个数设置为k，以保证聚类的结果中可以完整包含图像各部位的信息；S3、根据初始化的标签计算每个簇的算数中心值，为当前簇像素点的个数，采用L21范数度量类内样本与当前簇中心值的距离，表示为，令为当前样本的权重系数，用于更新计算最优簇中心值，采用截断距离最大化L21范数来对类间样本与当前簇中心值的距离进行度量，所述距离可表示为： ，式中，n为总像素点个数，为非当前类像素点，为最大化函数，即取a和b中的最大值，为判别函数，满足条件输出为1，否则为0，为人工设置的截断值，所述截断值可以通过设置要剔除的像素点个数由模型自适应确定；S4、计算目标函数值τ，即类内样本总距离与类间样本总距离的比值： ，其中为正则化参数，的分母可通过约束条件等价于，可通过模型迭代更新计算，其中，代表移除的像素点；S5、计算簇投影矩阵： 和，其中代入广义幂迭代算法中求得投影矩阵；S6、更新簇中心值： 。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 一种基于鲁棒平面聚类的森林叶面积指数估算方法
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