标准概率松弛方法的性能分析模型

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Initial contribute: 2018-12-04

Authorship

:  
岳天祥编著
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yue@lreis.ac.cn
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Method-focused categoriesData-perspectiveRemote sensing analysis

Detailed Description

Chinese {{currentDetailLanguage}} Chinese

标准概率松弛方法的性能分析模型

(1)    概率松弛方法:

N数字图像的像素归到m类别中,像素i属于类别的概率定义为,松弛方法即利用了预定义的邻近像素的概率信息来迭代产生每个像素的新的概率。像素i属于类别c的第k+1次迭代的概率通过下面的规则得到:

式中,k表示迭代次数,k=0表示利用简单分类方法得到的初始概率;项表示校正因子,或领域算符,表示所有预定义的邻近像素对像素i的影响;n是预定义的邻近像素的数目,是邻近像素ji影响的权重因子,项是像素i在类别c与邻近像素j在类别之间的相容系数。

(2)    任意像元的绿度指数模型:

         

式中,为像元的麦土比;为满像元都是冬小麦时的长势绿度值;ab为常数。

参考模型

  Gong P,Howarth P J;土地覆盖分类的概率松弛方法的性能分析。Remote Sensing of Environment,1989,30

模型元数据

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《资源环境数学模型手册》 (2018). 标准概率松弛方法的性能分析模型, Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/0c5b0e22-cabc-4a12-842f-b68ec01c9358
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