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遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究

潘励 王华 张剑清

潘励, 王华, 张剑清. 遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(12): 1103-1106.
引用本文: 潘励, 王华, 张剑清. 遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(12): 1103-1106.
PAN Li, WANG Hua, ZHANG Jianqing. Residential Areas Detection on Panchromatic Remote Sensing Images Based on Nave Bayesian Networks[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(12): 1103-1106.
Citation: PAN Li, WANG Hua, ZHANG Jianqing. Residential Areas Detection on Panchromatic Remote Sensing Images Based on Nave Bayesian Networks[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(12): 1103-1106.

遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究

基金项目: 国家科技支撑计划重点资助项目(2006BAB10B01)
详细信息
    作者简介:

    潘励,副教授,博士,研究方向为影像解译和变化检测。

  • 中图分类号: P237.3

Residential Areas Detection on Panchromatic Remote Sensing Images Based on Nave Bayesian Networks

Funds: 国家科技支撑计划重点资助项目(2006BAB10B01)
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-09-22
  • 修回日期:  2007-09-22
  • 刊出日期:  2007-12-05

遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究

    基金项目:  国家科技支撑计划重点资助项目(2006BAB10B01)
    作者简介:

    潘励,副教授,博士,研究方向为影像解译和变化检测。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 利用Nave Bayesian网络的学习和推理机制,提出一种在遥感影像上提取居民地目标的方法。该方法通过对所选取的正负样本进行学习,获取Bayesian网络的重要参数,即条件概率和概率分布密度。在此基础上,根据正负样本所构建的条件概率网,对未知类别信息的影像进行分类,从而获取居民地目标的信息。通过对实际全色SPOT5影像中居民地目标的提取,表明该方法具有较高的识别率。

English Abstract

潘励, 王华, 张剑清. 遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(12): 1103-1106.
引用本文: 潘励, 王华, 张剑清. 遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(12): 1103-1106.
PAN Li, WANG Hua, ZHANG Jianqing. Residential Areas Detection on Panchromatic Remote Sensing Images Based on Nave Bayesian Networks[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(12): 1103-1106.
Citation: PAN Li, WANG Hua, ZHANG Jianqing. Residential Areas Detection on Panchromatic Remote Sensing Images Based on Nave Bayesian Networks[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(12): 1103-1106.

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