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🔥 内容介绍

一、引言：遥感图像分割的痛点与黎曼多视角的破局价值

1.1 遥感图像分割的核心应用场景与现存问题

遥感图像分割是土地利用分类、植被覆盖监测、灾害应急评估等领域的核心技术。但多视角遥感图像（如光学、SAR、高光谱）存在三大痛点：① 多视角特征维度高、冗余度大，传统欧氏空间降维易丢失关键几何结构；② 不同视角特征（光谱、纹理、空间）的互补性未被充分挖掘，单一视角分割鲁棒性差；③ 遥感图像受噪声、云层干扰及地物纹理复杂性影响，聚类分割易出现边界模糊、类别混淆。

1.2 传统分割方案的局限性与技术需求

传统遥感分割方法（如 K-means、谱聚类、CNN 单视角分割）存在明显局限：① 基于欧氏空间的特征处理忽略高维数据的非线性几何结构，导致特征表达失真；② 多视角特征融合多采用简单拼接或加权求和，未考虑视角间的一致性与差异性；③ 聚类算法对噪声敏感，难以适配遥感图像的复杂场景。因此，亟需一种 “黎曼流形几何建模 + 多视角聚类融合” 的分割方案，实现高维特征的有效降维与多视角信息的精准聚合。

1.3 本文核心亮点与内容框架

本文首次将黎曼流形特征空间与多视角聚类深度融合用于遥感图像分割，核心突破：① 提出 “多视角特征→对称正定（SPD）矩阵→黎曼流形” 的特征建模方法，保留高维特征几何结构；② 设计黎曼流形上的多视角特征融合与聚类算法，挖掘视角互补信息；③ 基于 MATLAB/Python 实现仿真验证，提供可复现的代码框架与参数配置。全文从理论到工程层层递进，兼顾技术深度与实操性。

二、基础理论三角：多视角遥感特征、黎曼流形与聚类分割逻辑

2.1 多视角遥感图像的特征提取与建模

多视角遥感图像的核心价值在于不同视角的互补信息，常用特征类型与提取方法如下：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% f is the original image

% s2 is the segmented image using waterhsed transformation

%% 修正L，如果L中存在0，则需依据局部信息去掉

f=double(f);

num_area=max(max(L)); %The number of segmented areas

Num_p=zeros(num_area,1);

Alab = f;

fs=f;

pixel_idx = label2idx(L);

center_p=zeros(num_area,1); %各个区域的中值点，聚类中心点

N=size(setdiff(unique(L(:)), 0),1);

Ln = numel(L);

if size(f,3)<2

for k = 1:N

idx = pixel_idx{k}; %第一个超像素里的位置

center_p(k,1) = median(Alab(idx)); %像素的均值来代替

fs(idx) = median(Alab(idx)); %像素的均值来代替

Num_p(k)=size(idx,1);

end

fs=uint8(fs);

%% Color image

else

for k = 1:N

idx = pixel_idx{k}; %第一个超像素里的位置

center_p(k,1) = mean(Alab(idx)); %像素的均值来代替

center_p(k,2) = mean(Alab(idx+Ln)); %第2层median

center_p(k,3)= mean(Alab(idx+2*Ln)); %第3层median

fs(idx) = mean(Alab(idx)); %像素的均值来代替

fs(idx+Ln) = mean(Alab(idx+Ln)); %第2层

fs(idx+2*Ln) = mean(Alab(idx+2*Ln)); %第3层

Num_p(k)=size(idx,1);

end

fs=uint8(fs);

end

🔗 参考文献

[1]赵天玉,赵泉华.基于模糊聚类的黎曼流形空间遥感图像分割算法[J].无线电工程, 2021, 51(8):738-741.DOI:10.3969/j.issn.1003-3106.2021.08.010.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP