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摘要:
针对常规最大似然分类算法中类别先验概率获取困难及遥感影像分类问题,提出了一种有效的改进最大似然遥感影像分类方法.该方法能使用类别样本的统计信息,实现类别先验概率的自动和最优提取,从而很好地解决了基于统计监督分类方法中无法直接获取类别先验概率的问题.以6景Radarsat-1 精细模式SAR影像数据为例进行的分类实验证明,该算法分类效果较好,针对单波段、单极化的SAR影像,其精度可望达到80%.
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ENVI
遥感影像
分类方法
总体精度
Kappa系数
基于改进决策树分类算法的遥感影像分类研究
决策树
分形
纹理特征
毯覆盖模型
遥感影像分类
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 改进最大似然遥感影像分类方法——以SAR影像为例
来源期刊 国土资源遥感 学科 工学
关键词 遥感影像 改进最大似然 分类
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 技术应用
研究方向 页码范围 75-78,彩插8
页数 5页 分类号 TP75
字数 3943字 语种 中文
DOI
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引文网络
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节点文献
遥感影像
改进最大似然
分类
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
国土资源遥感
季刊
1001-070X
11-2514/P
大16开
北京学院路31号航空物探遥感中心
1988
chi
出版文献量(篇)
2374
总下载数(次)
2
总被引数(次)
37077
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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