遥感图像分类技术的发展现状
摘要
遥感图像自动分类一直是遥感技术中一项重要工作,它压缩原始图像的信息量,提高其他工作阶段的效率。本文就此阐述了近年来遥感图像分类技术的发展现状。
出处
《科技风》
2010年第8期256-,共1页
参考文献3
-
1俞鸿波,刘永光.一种基于最小错分概率的遥感影像变化检测算法[J].电讯技术,2008,48(5):78-81. 被引量:5
-
2杨杰,陈晓云.图像分类方法比较研究[J].微计算机应用,2007,28(6):627-632. 被引量:4
-
3方圣辉,佃袁勇,李微.基于边缘特征的变化检测方法研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2005,30(2):135-138. 被引量:17
二级参考文献18
-
1李德仁.利用遥感影像进行变化检测[J].武汉大学学报(信息科学版),2003,28(S1):7-12. 被引量:230
-
2I. Nedeljkovic. Image classification based on fuzzy logic. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. 34, Part ⅩⅩⅩ
-
3Rong Jin, Alexander G. Hauptmann, Rong Yan. Image classification using a bigram model. AAAI 2003 spring symposium on intelligent multimedia knowledge management, Stanford University, Palo Alto, Clifomia,2003.
-
4Vailaya A, Figueiredo AT, Jain AK, Zhang HJ. Image classification for content-based indexing. IEEE Transactions on Image Processing, 2001,10( 1 ) :117 -130
-
5Li J, Wang JZ, Wiederhold G. Classification of textured and non-textured images using region segmentation. Proceedings of the 7th International Conference on Image Processing. Vancouver, 2000. 754-757
-
6Panchanathan S, Park Y C, Kim K S et al. The role of color in content-based image retrieval. International Conference on Image Processing, 2000.517 - 520
-
7Huang J, Kumar S R, Mitra Met al. Image indexing using color correlograms. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1997. 762:768
-
8Qian R J, Van Beek PJ L, Sezan M I. Image retrieval using blob histograms. IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 2000. ( 1 ) : 125 - 128
-
9R. M. Haralick, K. Shanmngam, et al. Texture feature for image classification. IEEE trans. On Sys. man. and Cyb. SMC- 1973.3 (6) :768 - 780,
-
10J. L MccLelland, D. E Rumelhart. Parallel Distributed Processing, Exploration in the Microstructure of Cognition, MIT Press, 1986, 17
共引文献22
-
1袁孝,陈诚,周军其.不同分辨率遥感图像变化检测研究[J].四川测绘,2008,31(3):137-140. 被引量:2
-
2毕萍.图像分类方法的对比研究[J].现代电子技术,2009,32(18):59-61. 被引量:1
-
3林玲,伊力亚尔.自组织映射神经网络(SOM)在图像分类中的应用[J].伊犁师范学院学报(自然科学版),2010,4(1):46-48. 被引量:5
-
4何潇.遥感图像直接变化检测方法的发展现状[J].科技资讯,2010,8(13):29-29.
-
5王芳,王定玉,陈东.米非司酮配伍米索前列醇用于过期流产的临床研究[J].泸州医学院学报,2000,23(1):53-54.
-
6杜培军,柳思聪.融合多特征的遥感影像变化检测[J].遥感学报,2012,16(4):663-677. 被引量:59
-
7孙金萍,翟亮.TM影像的变化检测方法探究[J].测绘科学,2012,37(4):157-159. 被引量:2
-
8董江山,李成范,赵俊娟,尹京苑,沈迪,薛丹.基于变分贝叶斯ICA的遥感图像混合像元分析[J].电讯技术,2013,53(10):1274-1278. 被引量:2
-
9刘占红,刘一超,薛峰,李慧.遥感图像变化检测综述[J].微型机与应用,2013,32(15):3-6. 被引量:5
-
10卢文清,何加铭,曾兴斌,史智慧.基于多特征提取和粒子群算法的图像分类[J].无线电通信技术,2014,40(2):90-93. 被引量:6
-
1孙佳骏,卜异亚,于忠义.支持向量机在遥感图像分类中的应用[J].电脑编程技巧与维护,2015(21):88-88.
-
2何曰光.基于支持向量机的遥感图像分析与处理[J].武警工程学院学报,2009,25(6):18-21.
-
3林崇献,马隆文.BP网络及其在遥感图像分类中的应用[J].南方国土资源,2005(4):25-27. 被引量:1
-
4毛建旭,王耀南.基于神经网络的遥感图像分类[J].测控技术,2001,20(5):29-30. 被引量:23
-
5孙海,薛华成.工作群计算——协同工作的发展[J].管理信息系统,1997(3):33-39.
-
6裴璨璨.基于PCA的支持向量机遥感图像分类[J].信息与电脑(理论版),2015(2):65-66. 被引量:1
-
7胡伟强,鹿艳晶.遥感图像分类方法综述[J].中小企业管理与科技,2015(24):231-231. 被引量:2
-
8吴黎,张有智,解文欢,王鹏,刘媛媛,李栓.遥感图像分类中混合像元分解方法研究[J].黑龙江农业科学,2011(9):139-141.
-
9石丽.基于BP神经网络改进算法的遥感图像分类试验[J].科技信息,2014(13):74-75. 被引量:1
-
10张克军.基于改进小波包变换的遥感图像分类[J].科协论坛(下半月),2010(10):81-82.