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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

徐宏根 马洪超 宋妍 贾小霞

徐宏根, 马洪超, 宋妍, 贾小霞. 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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(9): 959-962.
引用本文: 徐宏根, 马洪超, 宋妍, 贾小霞. 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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(9): 959-962.
XU Honggen, MA Hongchao, SONG Yan, JIA Xiaoxia. A Remote Sensing Image Classification Method Based on Generalized Gaussian Mixture Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(9): 959-962.
Citation: XU Honggen, MA Hongchao, SONG Yan, JIA Xiaoxia. A Remote Sensing Image Classification Method Based on Generalized Gaussian Mixture Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(9): 959-962.

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

基金项目: 国家“十一五”国防基础科研资助项目(A1420060213)
详细信息
    作者简介:

    徐宏根,博士生。主要从事遥感图像处理研究。

  • 中图分类号: P237.3

A Remote Sensing Image Classification Method Based on Generalized Gaussian Mixture Model

Funds: 国家“十一五”国防基础科研资助项目(A1420060213)
计量
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2008-07-13
  • 修回日期:  2008-07-13
  • 刊出日期:  2008-09-05

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

    基金项目:  国家“十一五”国防基础科研资助项目(A1420060213)
    作者简介:

    徐宏根,博士生。主要从事遥感图像处理研究。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 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。

English Abstract

徐宏根, 马洪超, 宋妍, 贾小霞. 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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(9): 959-962.
引用本文: 徐宏根, 马洪超, 宋妍, 贾小霞. 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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(9): 959-962.
XU Honggen, MA Hongchao, SONG Yan, JIA Xiaoxia. A Remote Sensing Image Classification Method Based on Generalized Gaussian Mixture Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(9): 959-962.
Citation: XU Honggen, MA Hongchao, SONG Yan, JIA Xiaoxia. A Remote Sensing Image Classification Method Based on Generalized Gaussian Mixture Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(9): 959-962.

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