期刊文献+

基于数据场聚类的遥感影像分类方法研究 被引量:2

A STUDY OF THE METHOD FOR CLSSIFICATION OF REMOTE SENSING IMAGES BASED ON DATA FIELD CLUSTER
下载PDF
导出
摘要 将数据场聚类方法引入到遥感影像分类中,将数据集映射到光谱空间,让光谱点对聚类的贡献通过势能充分表现出来。通过特征空间的建立、势能的计算及势能图像的分割等步骤实现了对遥感影像的分类,并讨论了辐射因子及辐射半径等对聚类的影响。 The data field cluster method was used to map the dataset in the spectral space and fully reflect the contribution of the spectral point to the cluster through potential. The classification of remote sensing images was conducted by such means as the construction of feature space, calculation of potential and segmentation of gradient images. The influence of radiation factors and radiation radii on the cluster is also discussed in this paper.
出处 《国土资源遥感》 CSCD 2008年第3期20-23,26,共5页 Remote Sensing for Land & Resources
基金 国家重点基础研究发展计划"对地观测数据-空间信息-地学知识的转化机理"(973项目)的资助(项目编号:2006CB701303)
关键词 数据场 聚类 遥感影像 分类 Data field Cluster Remote sensing image Classification
  • 相关文献

参考文献7

  • 1李德毅,杜鹢.不确定人工智能[M].北京:国防工业出版社,2005.
  • 2李德毅 王晔 吕辉军.知识发现机理研究[A]..中国人工智能进展[C].,2001.314-325.
  • 3戴晓军,淦文燕,李德毅.基于数据场的图像数据挖掘研究[J].计算机工程与应用,2004,40(26):41-43. 被引量:16
  • 4李兴生.基于云模型和数据场的分类和聚类挖掘研究[D].南京:解放军理工大学,2003
  • 5赵卫伟.数据场聚类及其实现[D].北京:中国人民解放军理工大学.2003.
  • 6冈萨雷斯.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2003..
  • 7刘建平,赵英时,孙淑玲.高光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究[J].遥感信息,2001,23(1):7-13. 被引量:65

二级参考文献9

  • 1VNVapnik 张学工译.统计学习理论的本质[M].北京:清华大学出版社,2000..
  • 2李德毅 王晔 吕辉军.知识发现机理研究[C]..见:论文集<中国人工智88 2004.26计算机工程与应用能进展:2001,CAAI-9(全国第九届人工智能年会)[C].北京:北京邮电大学出版社,2001..
  • 3邸凯昌.空间数据挖掘和知识发现的理论与方法[R].武汉:武汉测绘科技大学,1999..
  • 4RichardODuda PeterEHart DavidGStock著.李宏东 姚天翔等译.模式识别[M].北京:机械工业出版社,2003..
  • 5MehmedKantardzic著.闪四清 陈茵 程雁等译.数据挖掘-感念,模型,方法和算法[M].北京:清华大学出版社,2003..
  • 6吕辉军.基于数据场的人脸识别研究[R].南京:解放军理工大学,2002-03..
  • 7贾永红,李德仁,刘继林.四种IHS变换用于SAR与TM影像复合的比较[J].遥感学报,1998,2(2):103-106. 被引量:84
  • 8陆灯盛,游先祥,崔赛华.TM 图像的信息量分析及特征信息提取的研究[J].环境遥感,1991,6(4):267-274. 被引量:41
  • 9戴昌达,雷莉萍.TM图像的光谱信息特征与最佳波段组合[J].环境遥感,1989,4(4):282-292. 被引量:95

共引文献233

同被引文献21

  • 1李凯,田双亮,耿丽君,丁丽丽.基于数据场的人脸特征提取[J].西北民族大学学报(自然科学版),2009,30(4):32-36. 被引量:2
  • 2戴晓军,刘常昱,韩旭,李德毅.数据场在信息表征中的应用[J].复旦学报(自然科学版),2004,43(5):933-937. 被引量:8
  • 3尹慧琳,王磊.D-S证据推理改进方法综述[J].计算机工程与应用,2005,41(27):22-24. 被引量:26
  • 4淦文燕,李德毅,王建民.一种基于数据场的层次聚类方法[J].电子学报,2006,34(2):258-262. 被引量:82
  • 5王科俊,侯本博.步态识别综述[J].中国图象图形学报,2007,12(7):1152-1160. 被引量:43
  • 6李轶.基于步态与人脸融合的远距离身份识别关键技术研究[D].天津:天津大学,2010.
  • 7淦文燕.聚类——数据挖掘中的基础问题研究[D].南京:解放军理工大学,2003.
  • 8Murukesh C,Thanushkodi K,Mohamed P P.Secured Authentication Through Integration of Gait and Footprint for Human Identification[J].Journal of Electrical Engineering&Technology 2014,9(6):2118-2125.
  • 9Kale A,Sundaresan A,Rajagopalan A N,et al.Identification of Human Gait[J].IEEE Transactions on Image Processing,2004,13(9):1163-1173.
  • 10Grmson W E L.Gait Analysis for Recognition and Classification[C]//Proceedings of the 5th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition.Washington D.C.,USA:IEEE Press,2002:155-162.

引证文献2

二级引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部