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提出了一种基于混合广义高斯密度模型(generalize Gaussian mixture model,GGMM),并顾及影像上下文信息的遥感影像分类方法。试验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,分类精度较传统的分类方法要好,在细节保持方面,较某些尺度上的面向对象的分类方法要好。
顾及上下文信息的混合广义高斯密度模型遥感影像分类方法研究
【摘 要】
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提出了一种基于混合广义高斯密度模型(generalize Gaussian mixture model,GGMM),并顾及影像上下文信息的遥感影像分类方法。试验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,分类精度较传统的分类方法要好,在细节保持方面,较某些尺度上的面向对象的分类方法要好。
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,武汉市勘测设计研究院
【出 处】
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武汉大学学报(信息科学版)
【发表日期】
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2008年09期
【基金项目】
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国家“十一五”国防基础科研资助项目（A1420060213）.
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