本文關鍵詞：基于GMM與圖像多元特征的自動決策樹分類方法研究　出處：《內(nèi)蒙古師范大學學報(自然科學漢文版)》2016年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 自動決策樹 GMM FNDWI EM算法 多元特征

【摘要】：通過對Landsat 8OLI影像空間和光譜特征的分析,使用GMM描述各地物的分布特征,并利用EM算法估計其參數(shù).在獲得影像GMM貝葉斯分類信息的基礎上,融合主成分、相異性紋理、FNDWI、NDBI和NDVI等其他多元特征,自動構建CART決策樹對圖像進行分類.結果表明,該方法的總體分類精度比其他方法最大提高3.82%,比利用影像其他特征的分類精度最大提高9.78%,而高斯混合模型信息的融合可顯著提高林地、耕地等地物分類的生產(chǎn)精度和用戶精度.
[Abstract]:......
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(北京)土地科學技術學院;青海大學地質(zhì)工程系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41374016) 青海高原北緣新生代資源環(huán)境重點實驗室建設項目(2012-Z-Y14)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 遙感技術廣泛應用于農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境、防災減災、地理國情監(jiān)測等領域,是獲取地面多尺度、多分辨率、多時相觀測數(shù)據(jù)的主要手段[1].影像分類是根據(jù)像元的空間結構、物理光譜等特征,按照一定的規(guī)則或算法進行空間聚類,以區(qū)分不同類別的地物.分類是開展遙感應用的前提,提高分類精

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本文編號：1351069