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题名基于像斑空间关系的遥感图像分类
被引量:1
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作者
李亮
舒宁
龚龑
王凯
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机构
武汉大学遥感信息工程学院
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2013年第1期77-81,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:41101412)
中央高校基本科研业务费专项基金项目(编号:3101009
20102130201000139)共同资助
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文摘
为充分挖掘遥感图像本身包含的空间关系信息,弥补基于光谱信息的传统图像分类方法的不足,提高分类精度,提出了一种基于像斑空间关系的遥感图像分类方法。通过图像分割获取像斑,利用最大似然法获取初始分类结果,引入马尔科夫随机场对像斑的空间关系予以描述,通过地物的类别邻接矩阵定量地描述各地物类别之间的空间关系,从而对图像的分类结果进行修正,最后采用条件迭代的方法获取最终的图像分类结果,精度较好。实验结果表明,该方法应用于高分辨率遥感图像可取得较好的分类效果。
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关键词
马尔科夫随机场
地物类别邻接矩阵
条件迭代
像斑
图像分类
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Keywords
Markov random field(MRF)
class adjacency matrix (CAM)
iterated conditional mode(ICM)
im-age segment
image classification
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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