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遥感数据的BN与ML分类对比研究

Study on Remote Sensing Data Classification Comparing with Using BN and ML Methods

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【作者】 戴芹陈雪马建文李启青冯春

【Author】 DAI Qin1, CHEN Xue1, 2, MA Jianwen1, LI Qiqing1, FENG Chun3 (1. Institute of Remote Sensing Applications, CAS, Beijing 100101; 2. Resarch Center of Remote Sensing and GIS, Beijing Normal University, Beijing 100875; 3. Institute of Land Resources and High Techniques, China University of Geosciences, Beijing 100083)

【机构】 中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学开放实验室中国地质大学国土资源与高新技术研究中心 北京100101北京100101北京师范大学遥感与地理信息系统研究中心北京100875北京100101北京100083

【摘要】 选择了北京奥运主场馆及其周围的地区作为实验区,购置陆地卫星ETM+6个波段数据,从学习机制和技术流程上对贝叶斯网络分类和最大似然分类进行了对比,实验结果表明:贝叶斯网络分类方法在提高遥感数据的分类精度方面具有较大的研发潜力,贝叶斯网络为遥感数据分类处理提供了一种可选择途径。

【Abstract】 Taking the Landsat TM data in Beijing Olympic games and the surrounding areas acquired in May 29th, 2003 as example image andwith the same study dataset, this paper classifies the image into four kinds of land use class separately using Bayesian network model and maximumlikelihood model. From the result of classification with two methods, accuracy of bare place and water are same by the large, and accuracy of urbanland and plat land can be seen, using the Bayesian network is higher than using maximum likelihood.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(40371086)
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2005年15期
  • 【分类号】TP75
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】183
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