C均值聚类算法Matlab实现-CrownSeg：基于RGB、高光谱及LiDAR数据的树冠图像分割

简介：
该文介绍了一种基于C均值聚类算法在MATLAB中的实现方法——CrownSeg，用于结合RGB、高光谱和LiDAR数据进行树冠图像分割。 C均值聚类算法在MATLAB中的代码用于从RGB、高光谱和LiDAR图像中分割树冠数据集。输入（GeoTIFF格式）包括37张RGB图像（尺寸为320x320，通道数为3），43张高光谱图像（80x80，波段数为420），以及同样数量的LiDAR图像和LiDARPointCloud3D地图。训练成果是ShapeFiles文件，突出显示70%的输入数据中的树冠区域。此外，hyper_bands.csv文件包含了高光谱图像中噪声带的信息。 根据使用的提取/解压缩工具的不同，请相应地修改~/utils/datapaths.py文件以适应环境需求。该代码期望将数据集提取到路径~/ECODSEdataset/ECODSEdataset/下。 观察与推论：大多数RGB图像要么模糊，要么倾斜或两者兼有，并且它们的高光谱和LiDAR对应的图像并不匹配；因此这些RGB图像未被使用。较高的波段似乎存在噪声问题。