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本文分析了矿山用地的特点,利用Dempster-Shafter证据理论用信任区间表示判决结果的特点,计算地类不确定性分布图,以CBV为最大划分像元归属类别原则对遥感图像上的矿山用地进行分类.实验结果表明,D-S证据理论用于矿山用地分类的精度高于最大似然方法的精度.
基于Dempster-Shafer证据理论的矿山遥感分类
【摘 要】
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本文分析了矿山用地的特点,利用Dempster-Shafter证据理论用信任区间表示判决结果的特点,计算地类不确定性分布图,以CBV为最大划分像元归属类别原则对遥感图像上的矿山用地进行分类.实验结果表明,D-S证据理论用于矿山用地分类的精度高于最大似然方法的精度.
【机 构】
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中国地质大学北京土地科学技术学院,华东交通大学土木建筑学院
【出 处】
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吉林师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年02期
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