遥感云分类不确定性的多维混合熵模型评价

发布时间：2017-06-18 15:02

  本文关键词：遥感云分类不确定性的多维混合熵模型评价，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对遥感影像提取信息分类过程中存在随机不确定性和模糊不确定性两种噪声,影响分类结果的准确性问题,该文在多光谱遥感影像处理中,通过对传统的混合熵模型进行多维化改进,提出多维混合熵的不确定性评价模型。采用云算法对遥感影像进行解译分类,获取相应的不确定性模型参数计算出信息熵和模糊熵,从像元和类别两个尺度构建出遥感云分类不确定性的多维混合熵评价模型。结果表明,多维混合熵模型能够充分考虑多光谱遥感数据的多维性,可以从不同尺度对遥感分类的随机不确定性和模糊不确定性进行有效全面地评价。
【作者单位】： 武汉理工大学资源与环境工程学院;香港理工大学土地测量与地理资讯学系;
【关键词】： 土地利用 遥感影像 云算法 多维混合熵模型 不确定性
【基金】：国家自然科学基金项目(40901214) 中国博士后科学基金资助项目(2013M531749) 香江学者计划项目(XJ2012036) 武汉市青年科技晨光计划项目(201150431093)
【分类号】：P237
【正文快照】： 0引言近年来,土地利用已经成为全球关注的热点问题[1],准确获取、描述、模拟及预测土地利用信息具有重要的科学意义与应用价值[2-7]。遥感影像可以提供全面、丰富的地面信息[8],是土地利用研究最为主要的数据来源,其分类技术及精度评价是当前的研究热点[9-11]。现有的遥感影像

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1 刘艳芳;兰泽英;刘洋;唐祥云;;基于混合熵模型的遥感分类不确定性的多尺度评价方法研究[J];测绘学报;2009年01期

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本文编号：459718