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分析了ALOS PALSAR后向散射系数、干涉相干性和不同极化的比值数据对于森林/非森林的区分能力,并选取对森林/非森林区分度最好的数据组合(干涉相干性和HV极化后向散射系数)进行分类。为了提高分类精度,引入了一种基于后验概率的迭代分类方法,通过迭代不断优化样本的均值与协方差。本文以黑龙江省逊克县为例,用该方法进行森林/非森林分类,总体精度和kappa系数分别达到86%和0.80,均高于传统最大似然分类方法。
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遥感信息
Year： 2013
Issue： 02
Volume： 28
Page： 51-55
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