遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究

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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

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2007 > 32(12): 1103-1106

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

¹ 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079

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

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

¹ School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家科技支撑计划重点资助项目(2006BAB10B01)

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。
- Nave贝叶斯网络 /
- 居民地 /
- 遥感影像
Abstract: The method is proposed to extract the residential areas on panchromatic remote sensing images based on Na ve Bayesian network.In this procedure,the conditional probabilities and prior probabilities are obtained from learning the positive and negative samples.On the basic,unknown regions that have not the category information will be classified into residential areas and non-residential areas by learning probability network.Experimental results of extracted residential areas on the images of SPOT5 are presented to illustrate the merit and feasibility.
- Na ve Bayesian network /
- residential area /
- remote sensing image

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遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究

¹ 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079

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。

收稿日期: 2007-09-22
修回日期: 2007-09-22
刊出日期: 2007-12-05

中图分类号: P237.3

关键词:

Nave贝叶斯网络 /

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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