【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【出 处】
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内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)
论文部分内容阅读
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.
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