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摘要:
土地覆盖是自然环境与人类活动相互作用的中心,而土地覆盖信息主要是通过遥感影像分类来获取,因此影像分类是遥感影像分析的最基本问题之一.在参考基于概率主题模型的高分辨率遥感影像聚类分析的基础上,通过半监督学习最典型的生成模型方法引出了基于概率主题模型的半监督分类(SS-LDA)算法.借鉴SS-LDA模型在文本识别应用的流程,构建了基于SS-LDA算法的高分辨率遥感影像分类的基本流程.通过实验证明,相对于传统的非监督分类与监督分类算法,SS-LDA算法能够获取较高精度的影像分类结果.
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词对主题模型
内容分析
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文献信息
篇名 利用概率主题模型的遥感影像半监督分类
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 概率主题模型 高分辨率影像 半监督模型 影像分类
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-4
页数 分类号 TP751
字数 4952字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1210-0281
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 慎利 北京师范大学资源学院 8 105 6.0 8.0
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
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