遥感图像分类模型

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Initial contribute: 2018-12-04

Authorship

:  
岳天祥编著
:  
yue@lreis.ac.cn
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Classification(s)

Method-focused categoriesData-perspectiveGeoinformation analysis
Method-focused categoriesData-perspectiveRemote sensing analysis

Detailed Description

Chinese {{currentDetailLanguage}} Chinese

遥感图像分类模型

 

1.  遥感图像的分类与后处理过程分析

(1)    初始分类过程:

类别先验概率模型:

式中,为第类模式特征的均值向量和方差。

(2)    基于邻域类别的调整分类过程:

概率模型:

式中,为一个像元的阶邻域偏移矢量;为在已知邻域的类别情况下重新分配像元的类别为的概率;为能量函数;为归一化因子;为衡量邻域类别对当前像元类别影响的重要程度的因子。

(3)    类别调整的竞争过程:

概率模型:

式中,为归一化因子;表示当前时刻像元属于第类,为其分配一个新类型号的概率。

(4)    后验概率的公式表达:

后验概率模型:

式中,为常数;为能量函数。

2.  基于约束满足神经网络的技术

网络的运转方程:

式中,为神经元的域值;为各神经元的输入;为输出;为神经元的连接权。

 

参考文献:

李强,王正志:遥感图像分类与后处理综合技术研究――基于约束满足神经网络方法。遥感学报,1999,33

模型元数据

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《资源环境数学模型手册》 (2018). 遥感图像分类模型, Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/25fc728a-9bb9-4293-848f-cd8606e37855
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