证据推理的遥感图像分类方法与应用

• 作者: 李华朋 武岩 王煜国
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 证据推理 遥感分类 "软"分类 最大似然法分类 分类精度
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 遥感技术与应用研究
• 页码范围: 843-849
• 分类号: P2
• 语种: 中文

摘要

遥感图像分类一直是遥感研究领域的核心问题.然而,传统遥感分类方法在地物复杂地区不能取得满意效果.不但分类精度不够理想,分类灵活性也存在不足.本文尝试引入证据推理"软"分类方法,选择小兴安岭山区一景TM遥感图像,基于用户知识和经验,通过人机交互处理,以累计信任度(CBV)最大为划分像元归类的原则得到证据推理方法的分类图像.结果表明,整体分类精度从最大似然法的78.74%提高到82.28%,kappa系数从0.67提高到0.71.但该方法对于裸地分类精度不高,通过人为设定各类别CBV阈值的方法,获得了人为干预的证据推理方法分类图,其整体分类精度达到了87.80%,kappa系数也达到了0.81,所有类别的生产者和用户精度相比于最大似然法都有提高.研究表明,证据推理方法在遥感分类精度和分类灵活性方面都具有优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武岩	长春理工大学计算机科学技术学院	18	23	2.0	4.0
2	李华朋	中国科学院东北地理与农业生态研究所	16	88	5.0	9.0
6	王煜国		9	19	2.0	4.0