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基于特征贡献选择的遥感影像变化检测方法研究

李雪 舒宁 李井冈 刘小利

李雪, 舒宁, 李井冈, 刘小利. 基于特征贡献选择的遥感影像变化检测方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1158-1162.
引用本文: 李雪, 舒宁, 李井冈, 刘小利. 基于特征贡献选择的遥感影像变化检测方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1158-1162.
LI Xue, SHU Ning, LI Jinggang, LIU Xiaoli. Remote Sensing Image Change Detection Method Based on Selection of Feature Contribution[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(10): 1158-1162.
Citation: LI Xue, SHU Ning, LI Jinggang, LIU Xiaoli. Remote Sensing Image Change Detection Method Based on Selection of Feature Contribution[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(10): 1158-1162.

基于特征贡献选择的遥感影像变化检测方法研究

基金项目: 中国地震局地震研究所所长基金资助项目(IS201116002,IS201056076)
详细信息
    作者简介:

    李雪,博士,助理研究员,主要从事遥感影像解译、遥感影像变化检测和灾害分析研究。

  • 中图分类号: P237.3

Remote Sensing Image Change Detection Method Based on Selection of Feature Contribution

Funds: 中国地震局地震研究所所长基金资助项目(IS201116002,IS201056076)
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-07-20
  • 修回日期:  2013-10-05
  • 刊出日期:  2013-10-05

基于特征贡献选择的遥感影像变化检测方法研究

    基金项目:  中国地震局地震研究所所长基金资助项目(IS201116002,IS201056076)
    作者简介:

    李雪,博士,助理研究员,主要从事遥感影像解译、遥感影像变化检测和灾害分析研究。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 根据决策树算法中的信息增益率概念,提出一种基于特征贡献度的特征选择方法。该方法通过累加统计各项特征在类别分析中的贡献,确定特征贡献度并作为权值代入特征空间距离计算公式,实现高维特征的降维和去相关。实验表明,同源影像间的特征选择可以有效地提高变化检测精度。

English Abstract

李雪, 舒宁, 李井冈, 刘小利. 基于特征贡献选择的遥感影像变化检测方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1158-1162.
引用本文: 李雪, 舒宁, 李井冈, 刘小利. 基于特征贡献选择的遥感影像变化检测方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1158-1162.
LI Xue, SHU Ning, LI Jinggang, LIU Xiaoli. Remote Sensing Image Change Detection Method Based on Selection of Feature Contribution[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(10): 1158-1162.
Citation: LI Xue, SHU Ning, LI Jinggang, LIU Xiaoli. Remote Sensing Image Change Detection Method Based on Selection of Feature Contribution[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(10): 1158-1162.
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