摘要
针对传统泛概念树在进行正态云综合时出现雾化现象以及使用极大判定法进行遥感图像分类时缺乏类别信息的问题,提出了一种泛概念层次构建的改进算法,并基于改进的泛概念层次构建算法进行遥感图像分类。对TM遥感影像进行分类实验,并与常用的最大似然、最小距离、马式距离等方法进行遥感图像分类的对比试验,验证了本方法的有效性。
The paper discusses a new pan-concept-level generation method based onthe cloud model. A new method of remote sensing image classification based on a improved pan-con- cept-level generation method is proposed. Classification experiments are used to compare the proposed method with traditional methods. Comparative experiments validate the proposed method.
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期1078-1082,共5页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
中国博士后科学基金资助项目(20110491230)
中国地质大学教育部地理信息系统软件及其应用工程研究中心开放研究基金资助项目(20111105)
关键词
云模型
泛概念层次
雾化
遥感图像分类
cloud model pan-concept-level remote sensing image classification