基于模糊Bayes-Gauss判别法的遥感影像的聚类

• 作者: 吴云东 陈水利 颜军
• 来源期刊: 集美大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感影像 加权Fisher判别法 Bayes判别法 模糊Bayes-Gauss判别法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 数理科学与信息工程
• 页码范围: 154-158
• 分类号: O29|P231
• 字数: 3757字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7405.2011.02.015

摘要

针对Fisher线性判别法和传统的Bayes判别方法在遥感影像聚类问题研究中存在的不足,提出一种以隶属度代替先验概率的模糊Bayes-Gauss聚类算法,并将此算法应用于真彩色(RGB)图像中的草地、道路、裸土地和建筑物的聚类.实验结果表明,本算法在聚类中与Fisher线性判别法和传统Bayes判别法相比,具有精确度较高、误识率和拒识率较低、适用性较强的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈水利	集美大学理学院	62	510	12.0	21.0
5	吴云东	集美大学理学院	30	328	7.0	17.0
9	颜军	集美大学理学院	1	1	1.0	1.0