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一种基于概率潜在语义模型的高分辨率遥感影像分类方法 2011年4月20日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
一种基于概率潜在语义模型的高分辨率遥感影像分类方法
A Probabilistic Latent Semantic Analysis Based Classification for High Resolution Remotely Sensed Imagery 2011年4月20日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
A Probabilistic Latent Semantic Analysis Based Classification for High Resolution Remotely Sensed Imagery
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摘要： - 针对高分辨率遥感影像中"同谱异物","同物异谱"现象对影像分类过程造成的干扰,将文本分析中的概率潜在语义模型应用于高分辨率遥感影像分类,提出一种无监督的遥感影像分类新方法.该方法首先利用均值漂移分割方法对影像进行分割构建图像区域集合,然后提取集合各区域中每个像元的Gabor纹理特征,并对这些特征进行聚类形成视觉词汇,最后利用PLSA方法对各区域进行分析,找出其最可能属于的主题或者类别,从而完成影像分类.文中GeoEye-1和IKONOS影像试验结果表明,该方法能有效提高高分辨率遥感影像分类精度.
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陶超
谭毅华
彭碧发
田金文
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| Author： | TAO Chao TAN Yihua PENG Bifa TIAN Jinwen |
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华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,湖北,武汉,430074;华中科技大学,多谱信息处理技术国防重点实验室,湖北,武汉,430074 |
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测绘学报 ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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ACTA GEODAETICA ET CARTOGRAPHICA SINICA ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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2011, 40(2) |
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P237 |
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高分辨率遥感影像分类
概率潜在语义模型
视觉词汇
Gabor纹理特征
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TP3 TP1 |
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2011年7月1日 |
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国家863计划 |
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