本文關(guān)鍵詞：多尺度馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)在基于高分辨率合成孔徑雷達(dá)影像的城市地物分類中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 城市地物分類 合成孔徑雷達(dá) 多尺度馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)

【摘要】：本文通過(guò)基于多尺度馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型的最大似然算法及基于傳統(tǒng)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)勢(shì)函數(shù)的像素間Gabor相似方法,使用迭代條件模型對(duì)影像進(jìn)行分割,使用K均值分類算法對(duì)分割后的影像進(jìn)行分類,選擇北京市通州區(qū)作為研究區(qū),使用上述方法對(duì)多幅該區(qū)域的高分辨率合成孔徑雷達(dá)影像進(jìn)行了分類,新方法可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)算法的分割精度,能夠清晰區(qū)分建筑物之間的邊界。
【作者單位】： 中國(guó)交通通信信息中心;北方工業(yè)大學(xué);中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;
【關(guān)鍵詞】： 城市地物分類 合成孔徑雷達(dá) 多尺度馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41401426) 博士后基金(基于可見光紅外遙感的被動(dòng)微波土壤水分降尺度方法) 北方工業(yè)大學(xué)科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目
【分類號(hào)】：P237
【正文快照】： 1引言3分析方法合成孔徑雷達(dá)(SAR)成為城市變化信息提取首先使用基于多尺度馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型的最的主要途徑之一,多時(shí)相SAR影像被廣泛應(yīng)用于城大似然(ML)方法及基于傳統(tǒng)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)勢(shì)市變化檢測(cè)研究,然而,基于SAR影像的觀測(cè)方法函數(shù)像元間Gabor相似方法得到初始的分割結(jié)

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