张小殊的博客

合成纹理图像和SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）图像的分割任务在遥感图像处理和计算机视觉领域中具有重要的应用价值。例如对于环境监测、资源管理、灾害应对、国防安全等方面。本文主要介绍基于K均值和模糊C均值算法的合成纹理图像及SAR图像的分割小实例。

合成纹理图像和SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）图像的分割任务在遥感图像处理和计算机视觉领域中具有重要的应用价值。例如对于环境监测、资源管理、灾害应对、国防安全等方面。本文主要介绍基于SLIC超像素和BDSCAN算法的合成纹理图像及SAR图像的分割小实例。

数据挖掘技术通过从数据中提取有价值的信息和知识，帮助人们更好地理解和利用数据，例如发现隐藏在数据背后的模式和规律、提供决策支持和预测能力、优化业务流程和资源利用、改进产品和服务质量以及识别欺诈和风险等，推动了现代社会的发展和进步，对于企业、政府、科研机构等各个领域都具有重要的意义。本文对数据挖掘技术的应用和挑战以及近年来研究热点进行简单介绍。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，常用于分类和回归分析。在POLSAR图像分类中，SVM可以被有效地应用。支持向量机具有对高维数据的处理能力、对于非线性分类问题的适应性、泛化能力强等优点，本文为基于SVM实现PLOSAR图像分类的一个小实例。

K-近邻（KNN）是一种简单但有效的机器学习算法，可用于图像分类。POLSAR（极化合成孔径雷达）是一种雷达成像技术，提供了极化信息，适用于地物分类和识别。将KNN应用于POLSAR图像分类具有简单易实现、多类别适用、无需假设数据分布、基于邻近性进行分类、对噪声鲁棒以及可用于增量学习等优点，本文为基于K-近邻实现PLOSAR图像分类的一个小实例。