【摘 要】
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遥感影像的分割中纹理特征是分辨、提取影像中地物类别的一个重要特征，文中提出一种利用贝叶斯公式进行遥感影像分类的思路，根据判断规则，选择改进概率最大的一个作为决策分类的
【机 构】
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(1.云南大学资源环境与地球科学学院，云南 昆明 650000; 2.云南省地理研究所,云南 昆明 650000);
【基金项目】
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国家自然科学基金（51467022）
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遥感影像的分割中纹理特征是分辨、提取影像中地物类别的一个重要特征，文中提出一种利用贝叶斯公式进行遥感影像分类的思路，根据判断规则，选择改进概率最大的一个作为决策分类的结果。对比提出了另一种基于Daubechies1小波的改进K-Mean算法影像分割技术，利用二维单尺度小波变换将图像像素分解到不同的维度空间，利用每个图像子块频带的平均能量值作为特征分量进行融合，最后利用小波逆变换还原分类图像。文中使用MATLAB 2010a软件进行算法的实现，利用云南省滇池流域海口镇的2015年遥感影像数据进行了实验，最后对结果进行了定性分析和定量评价。结果表明，上述两种遥感影像分割算法在高分辨率遥感图像地物目标分类提取中取得较好的应用结果，具有一定的应用前景和价值。
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