本文關(guān)鍵詞：基于詞對主題模型的中分辨率遙感影像土地利用分類

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【摘要】：利用遙感影像數(shù)據(jù)進行土地利用/覆被分類是多學科共同關(guān)注的熱點問題,但傳統(tǒng)自動分類方法仍然難以滿足應(yīng)用需求,以隱狄利克雷分配模型(latent dirichlet allocation,LDA)為代表的概率主題模型能夠建立底層特征和高層語義之間的橋梁,近年來也被引入了遙感影像分析領(lǐng)域,但多集中于針對高空間分辨遙感影像的分析。該文分析了一般概率主題模型在遙感影像空間分辨率降低后面臨的問題,在此基礎(chǔ)上借鑒詞對主題模型(biterm topic model,BTM)對單詞稀疏文檔的推理能力,將其引入中空間分辨率遙感影像的分類中,并提出使用空間相鄰的視覺單詞對作為模型的觀測數(shù)據(jù)。試驗結(jié)果表明,BTM模型的分類性能優(yōu)于LDA模型,并且使用空間相鄰視覺單詞對可以比標準BTM模型使用更少的觀測數(shù)據(jù),取得更高的分類精度。
【作者單位】： 南京工業(yè)大學測繪科學與技術(shù)學院;南京師范大學虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室;江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關(guān)鍵詞】： 土地利用 遙感 模型 概率主題模型 中空間分辨率 遙感影像分類 詞對主題模型
【基金】：國家自然科學基金項目(41501431,41601449) 江蘇省高校自然科學研究面上項目資助(15KJB420001,16KJD420002)
【分類號】：P237;F301.2
【正文快照】： 3.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心,南京210023)邵華,李楊,丁遠,劉鳳臣.基于詞對主題模型的中分辨率遙感影像土地利用分類[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2016,32(22):259-265.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.22.036 http://www.tcsae.orgShao Hua,Li Yang,Ding Yuan,Liu Fe

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本文編號：901321