摘要
提出了一种基于混合广义高斯密度模型(generalize Gaussian mixture model,GGMM),并顾及影像上下文信息的遥感影像分类方法。试验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,分类精度较传统的分类方法要好,在细节保持方面,较某些尺度上的面向对象的分类方法要好。
Generalized Gaussian mixture model (GGMM) is used to classify remote sensing images. The experimental results show that the method can obtain higher accuracy than maximum likelihood classification, and obtain more structure details than eCognition on some scales.
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2008年第9期959-962,972,共5页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
国家"十一五"国防基础科研资助项目(A1420060213)
关键词
遥感影像分类
混合广义高斯密度模型
马尔可夫随机场模型
remote sensing image classifieation
generalized Gaussian mixture model
Markov random field(MRF)