【摘 要】
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由于高分辨率遥感影像中包含了丰富的地表细节,因此地物的尺寸、形状以及邻近地物空间关系的等特征在高分影像信息提取中发挥着重要的作用.面向对象的影像分析技术因其能
【机 构】
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北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
论文部分内容阅读
由于高分辨率遥感影像中包含了丰富的地表细节,因此地物的尺寸、形状以及邻近地物空间关系的等特征在高分影像信息提取中发挥着重要的作用.面向对象的影像分析技术因其能够弥补传统基于像元分类方法导致的地物细分、斑点噪声等问题,并且能够充分利用高分辨率遥感影像的空间信息提高分类精度.LDA 模型的引入为解决上述问题提供了一个新的途径.无限潜Dirichlet 分配模型(infinite Latent Dirichlet Allocation,即iLDA)是LDA 模型的衍伸,基于Block-Gibbs 采样的iLDA 模型为基础,较好的引入了像元之间的意义信息与文档之间的空间关系信息,形成了BG-iLDA 模型遥感影像聚类算法.BG-iLDA 算法的聚类结果影像具有较好的面向对象特性,对应的聚类结果较好的反映了地物的真实空间分布情况.同时BG-iLDA 模型能够有效的估计出影像数据的最佳聚类主题个数,省去了建模前预设聚类主题个数的步骤,实现了模型的去参数化.
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