基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测
文献类型：期刊论文
| 作者 | 陈雪 ; 马建文 ; 戴芹 |
| 刊名 | 遥感学报
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| 出版日期 | 2005 |
| 期号 | 6页码:667-672 |
| 关键词 | 贝叶斯网络 变化检测 分类后比较 |
| 中文摘要 | 遥感成像过程中,地面、大气等诸多要素的不确定性和波段之间的相关性等原因影响了分类精度,导致变化检测的不准确性。为了提高分类精度往往需要引入先验知识。贝叶斯网络是一种新的数据表达和推理模型,对数据没有严格的正态分布前提要求,通过动态地调整先验概率密度,能有效提高分类精度。以北京通州地区1996-05-29和2001-05-19两个时相的陆地卫星Landsat TM遥感影像为例,介绍了基于贝叶斯网络的分类算法,并在此基础上实现了两个时相遥感影像的变化检测。实验结果表明:基于贝叶斯网络分类算法的后分类比较变化检测方法是遥感影像变化检测的一种新的有效方法。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2015-01-05 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/34449]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈雪,马建文,戴芹. 基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测[J]. 遥感学报,2005(6):667-672. |
| APA | 陈雪,马建文,&戴芹.(2005).基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测.遥感学报(6),667-672. |
| MLA | 陈雪,et al."基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测".遥感学报 .6(2005):667-672. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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