基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测

• 作者: 戴芹 陈雪 马建文
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 变化检测 分类后比较
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 667-672
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 2974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1007-4619.2005.06.007

摘要

遥感成像过程中,地面、大气等诸多要素的不确定性和波段之间的相关性等原因影响了分类精度,导致变化检测的不准确性.为了提高分类精度往往需要引入先验知识.贝叶斯网络是一种新的数据表达和推理模型,对数据没有严格的正态分布前提要求,通过动态地调整先验概率密度,能有效提高分类精度.以北京通州地区1996- 05-29和2001- 05-19两个时相的陆地卫星Landsat TM遥感影像为例,介绍了基于贝叶斯网络的分类算法,并在此基础上实现了两个时相遥感影像的变化检测.实验结果表明:基于贝叶斯网络分类算法的后分类比较变化检测方法是遥感影像变化检测的一种新的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马建文	中国科学院遥感应用研究所	78	1970	24.0	42.0
2	戴芹	中国科学院遥感应用研究所	29	425	12.0	19.0