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，
和
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
到
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，1999,3（3）
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