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摘要:
遥感信息是地球表层信息的综合反映.由于地球表层系统的复杂性和开放性,地表信息是多维的、无限的,遥感信息传递过程中的局限性以及遥感信息之间的复杂相关性,决定了遥感信息其结果的不确定性和多解性.遥感信息具有一定的统计特性,同时又具有高度的随机性和复杂性,在特征空间中往往表现为混合密度分布.针对遥感信息这种统计分布的复杂性,提出了有限混合密度的期望最大(EM)分解模型,该模型假设总体分布可分解为有限个参数化的密度分布,通过EM迭代计算可估计出各密度分布的最大似然参数集;将有限混合EM聚类算法应用于遥感影像的聚类分析中,并与传统计聚类方法进行了比比较,比较结果表明,其对复杂的区分具有优势,另外在融合专家知识、初始化等方面具有扩展能力.
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文献信息
篇名 有限混合密度模型及遥感影像EM聚类算法
来源期刊 中国图象图形学报A辑 学科 工学
关键词 混合模型 EM算法 聚类 遥感数据
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 336-340
页数 6页 分类号 TP751
字数 5205字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2002.04.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 骆剑承 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 124 4043 33.0 60.0
2 周成虎 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 263 12312 58.0 102.0
3 马江洪 长安大学数学教研室 17 104 6.0 9.0
4 梁怡 香港中文大学地理系 18 968 13.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
混合模型
EM算法
聚类
遥感数据
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
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17
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