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改进最大似然遥感影像分类方法——以SAR影像为例
改进最大似然遥感影像分类方法——以SAR影像为例
作者:
张红
王超
陈富龙
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
遥感影像
改进最大似然
分类
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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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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期刊影响力
国土资源遥感
主办单位:
中国国土资源航空物探遥感中心
出版周期:
季刊
ISSN:
1001-070X
CN:
11-2514/P
开本:
大16开
出版地:
北京学院路31号航空物探遥感中心
邮发代号:
创刊时间:
1988
语种:
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:
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学科类型:
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