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遥感图像非监督计算机分类方法的研究
遥感图像非监督计算机分类方法的研究
作者:
孟海东
宋飞燕
格日勒图
郝永宽
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
遥感图像
非监督分类
聚类算法
摘要:
通过对几种常用的非监督计算机遥感图像分类方法,如k-means、层次聚类和神经网络的分析研究发现,由于这些方法不能克服数据噪声点的影响,输出结果对输入参数依赖性较大,使其对图像的分类效果受到影响.为了提高图像的非监督分类效果,本文提出了一种基于密度和自适应密度可达聚类算法.实验分析表明,与常用的分类方法相比,该算法具有良好的分类效果.
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总体精度
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内容分析
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文献信息
篇名
遥感图像非监督计算机分类方法的研究
来源期刊
计算机与现代化
学科
工学
关键词
遥感图像
非监督分类
聚类算法
年,卷(期)
2008,(7)
所属期刊栏目
图像处理
研究方向
页码范围
66-69
页数
4页
分类号
TP751.1
字数
3574字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2008.07.021
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
孟海东
125
679
13.0
20.0
2
宋飞燕
6
122
5.0
6.0
3
郝永宽
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节点文献
遥感图像
非监督分类
聚类算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
主办单位:
江西省计算机学会
江西省计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2475
CN:
36-1137/TP
开本:
大16开
出版地:
南昌市井冈山大道1416号
邮发代号:
44-121
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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