超谱遥感图像的模糊最大似然分类研究

• 作者: 刘春红 赵春晖 陈万海
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 超谱遥感图像 模糊聚类 最大似然分类 混淆矩阵
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 页码范围: 772-776
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3097字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.05.030

摘要

分类识别是超谱遥感图像的重要研究领域.由于超谱图像空间分辨率低,像元混合的概率大,因此采用单纯的聚类或者监督分类都不能取得好的效果.为了提高超谱图像分类的精度,提出了模糊最大似然分类算法.先用模糊C-均值法对图像进行聚类,再在聚类结果的基础上,参考真实地物图,选择训练样本,用最大似然法进行最终的分类.实验结果表明,提出的算法由于在聚类的基础上选择监督分类的样本,因而获得了关于图像的更准确的信息,最终分类结果比模糊C均值聚类高出34.38%,比最大似然分类高出10.46%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春晖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	364	3419	27.0	39.0
2	陈万海	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	17	301	9.0	17.0
3	刘春红	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	13	320	7.0	13.0