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

Indexed by:

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 ] 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
  • [ 2 ] 福州大学福建省空间信息工程研究中心
  • [ 3 ] 福州大学福建省空间信息工程研究中心 福州350002
  • [ 4 ] 福州350002

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Source :

中国图象图形学报

Year: 2007

Issue: 04

Page: 633-640

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