多尺度马尔科夫随机场在基于高分辨率合成孔径雷达影像的城市地物分类中的应用

发布时间：2017-09-05 00:47

  本文关键词：多尺度马尔科夫随机场在基于高分辨率合成孔径雷达影像的城市地物分类中的应用

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【摘要】：本文通过基于多尺度马尔科夫随机场模型的最大似然算法及基于传统马尔科夫随机场势函数的像素间Gabor相似方法,使用迭代条件模型对影像进行分割,使用K均值分类算法对分割后的影像进行分类,选择北京市通州区作为研究区,使用上述方法对多幅该区域的高分辨率合成孔径雷达影像进行了分类,新方法可以实现优于传统算法的分割精度,能够清晰区分建筑物之间的边界。
【作者单位】： 中国交通通信信息中心;北方工业大学;中国科学院遥感与数字地球研究所;
【关键词】： 城市地物分类 合成孔径雷达 多尺度马尔科夫随机场
【基金】：国家自然科学基金(41401426) 博士后基金(基于可见光红外遥感的被动微波土壤水分降尺度方法) 北方工业大学科研启动基金项目
【分类号】：P237
【正文快照】： 1引言3分析方法合成孔径雷达(SAR)成为城市变化信息提取首先使用基于多尺度马尔科夫随机场模型的最的主要途径之一,多时相SAR影像被广泛应用于城大似然(ML)方法及基于传统马尔科夫随机场势市变化检测研究,然而,基于SAR影像的观测方法函数像元间Gabor相似方法得到初始的分割结

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本文编号：794845