基于GMM与图像多元特征的自动决策树分类方法研究

发布时间：2017-12-29 17:07

  本文关键词：基于GMM与图像多元特征的自动决策树分类方法研究　出处：《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》2016年05期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 自动决策树 GMM FNDWI EM算法 多元特征

【摘要】：通过对Landsat 8OLI影像空间和光谱特征的分析,使用GMM描述各地物的分布特征,并利用EM算法估计其参数.在获得影像GMM贝叶斯分类信息的基础上,融合主成分、相异性纹理、FNDWI、NDBI和NDVI等其他多元特征,自动构建CART决策树对图像进行分类.结果表明,该方法的总体分类精度比其他方法最大提高3.82%,比利用影像其他特征的分类精度最大提高9.78%,而高斯混合模型信息的融合可显著提高林地、耕地等地物分类的生产精度和用户精度.
[Abstract]:......
【作者单位】： 中国地质大学(北京)土地科学技术学院;青海大学地质工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41374016) 青海高原北缘新生代资源环境重点实验室建设项目(2012-Z-Y14)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 遥感技术广泛应用于农业、生态环境、防灾减灾、地理国情监测等领域,是获取地面多尺度、多分辨率、多时相观测数据的主要手段[1].影像分类是根据像元的空间结构、物理光谱等特征,按照一定的规则或算法进行空间聚类,以区分不同类别的地物.分类是开展遥感应用的前提,提高分类精

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本文编号：1351069