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顾及不确定性的多光谱遥感图像分类及其不确定性度量和表达
1
作者
何彬彬
方涛
郭达志
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期686-689,共4页
针对传统遥感图像分类方法缺乏考虑空间自相关性、分类模糊性以及分类误差的空间表达的缺点,采用顾及空间数据的空间自相关性和分类模糊性的邻域EM算法进行多光谱遥感图像分类。构建了四个不确定性度量指标—模糊隶属度残差、相对模糊...
针对传统遥感图像分类方法缺乏考虑空间自相关性、分类模糊性以及分类误差的空间表达的缺点,采用顾及空间数据的空间自相关性和分类模糊性的邻域EM算法进行多光谱遥感图像分类。构建了四个不确定性度量指标—模糊隶属度残差、相对模糊隶属度最大离差、模糊隶属度熵和相对模糊隶属度熵对其分类的不确定性进行度量和可视化表达,克服了采用误差矩阵和Kappa系数进行传统遥感图像分类精度评价缺乏空间信息分布的不足。
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关键词
不确定性
空间自相关
邻域em算法
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题名
顾及不确定性的多光谱遥感图像分类及其不确定性度量和表达
1
作者
何彬彬
方涛
郭达志
机构
电子科技大学地表空间信息技术研究所
上海交通大学图像处理与模式识别研究
中国矿业大学环境与测绘学院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期686-689,共4页
基金
国家863项目(2001A135091)
国家自然科学基金项目(60275021)
文摘
针对传统遥感图像分类方法缺乏考虑空间自相关性、分类模糊性以及分类误差的空间表达的缺点,采用顾及空间数据的空间自相关性和分类模糊性的邻域EM算法进行多光谱遥感图像分类。构建了四个不确定性度量指标—模糊隶属度残差、相对模糊隶属度最大离差、模糊隶属度熵和相对模糊隶属度熵对其分类的不确定性进行度量和可视化表达,克服了采用误差矩阵和Kappa系数进行传统遥感图像分类精度评价缺乏空间信息分布的不足。
关键词
不确定性
空间自相关
邻域em算法
Keywords
Uncertainty
Spatial autocorrelation
Neighborhood
em
algorithm
分类号
V446.9 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
顾及不确定性的多光谱遥感图像分类及其不确定性度量和表达
何彬彬
方涛
郭达志
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
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