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提出了一种新的多尺度像斑模型，充分利用多尺度像斑模型所提供的尺度纵向信息，并结合决策树的分类方法来实现跨尺度分类，而不直接进行最佳尺度选择。实验结果证明，跨尺度方法较单一尺度分类能更准确地区分地物，从而提高分类精度。
基于像斑的多光谱影像跨尺度分类研究
【摘 要】
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提出了一种新的多尺度像斑模型，充分利用多尺度像斑模型所提供的尺度纵向信息，并结合决策树的分类方法来实现跨尺度分类，而不直接进行最佳尺度选择。实验结果证明，跨尺度方法较单
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【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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2009年1期
【基金项目】
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国家973计划资助项目（2006CB701303,2004CB318206）,国家自然科学基金资助项目（40371079）.
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