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黄利文 (黄利文.) [1] | 毛政元 (毛政元.) [2] (Scholars:毛政元) | 李二振 (李二振.) [3] | 汪小钦 (汪小钦.) [4] (Scholars:汪小钦) | 吴升 (吴升.) [5] (Scholars:吴升)

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CQVIP PKU CSCD

Abstract:

针对现有非监督分类方法不能自动确定最佳分类数、对包含噪声的大数据集适应性差的问题,提出了一种基于几何概率的聚类分析方法,即按照先分大类、后分小类、逐层细分的顺序来确定分类方案,其同一分类层次上不同子类进一步细分的步骤相同,但执行过程彼此相互独立.在每一分类层次上,以几何概率为理论基础,根据样本在特征空间中的分布结构确定类的数目、提取类的中心位置、搜索类的边界.通过TM遥感影像的分类实例及其与ERDAS中的监督、非监督分类方法进行对比的结果表明,基于几何概率的聚类分析方法能明显提高分类精度.

Keyword:

几何概率 聚类分析 遥感影像分类

Community:

  • [ 1 ] [黄利文]泉州师范学院
  • [ 2 ] [毛政元]福州大学
  • [ 3 ] [李二振]福州大学
  • [ 4 ] [汪小钦]福州大学
  • [ 5 ] [吴升]福州大学

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Source :

中国图象图形学报

ISSN: 1006-8961

CN: 11-3758/TB

Year: 2007

Issue: 4

Volume: 12

Page: 633-640

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30 Days PV: 4

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