基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

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基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

贾永红, 李德仁

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 1997 > 22(3): 246-251

贾永红, 李德仁. 基于Bayes融合法的多源遥感影像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(3): 246-251.

引用本文:

贾永红, 李德仁. 基于Bayes融合法的多源遥感影像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(3): 246-251.

J ia Yonghong, Li Deren. Multisource Classification of Remotely Sensed Data Based on Bayesian Data Fusion Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1997, 22(3): 246-251.

Citation:

J ia Yonghong, Li Deren. Multisource Classification of Remotely Sensed Data Based on Bayesian Data Fusion Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1997, 22(3): 246-251.

基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

武汉测绘科技大学信息工程学院, 武汉市珞喻路39号, 430070

基金项目: 测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目。

作者简介:
贾永红,男,32岁,博士生,现从事影像分析研究。

中图分类号: TP753

Multisource Classification of Remotely Sensed Data Based on Bayesian Data Fusion Method

School of Information Engineering, WTUSM, 39 Luoyu Road, Wuhan, China, 430070

摘要: 提出了顾及各数据源成像模型、上下文关系模型和可靠性的基于Bayes融合分类的方法,并采用该方法对Landsat TM和航空SAR影像进行土地利用分类试验。结果表明:同单独SAR影像分类结果相比,融合分类法将分类精度提高了20%。
- Bayes融合法 /
- 自回归随机场 /
- 上下文信息 /
- 多源遥感影像分类
Abstract: In this paper, a new method for classification of multisource data is proposed. The images formation model, contextual model and reliability factors are taken into account in the method. The performance of the method is evaluated by fusing Landsat TM images and SAR image for land-use classification. Significant improvements in classification accuracy compared to the SAR image classifier are obtained. So it is an effective and robust method for multisource classification of remotly sensed data.
- Bayesian fusion method /
- autoregressive random field /
- contextual information /
- multisource classification of remotely sensed data

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[2]	王昶, 张永生, 王旭. 基于变分法与Markov随机场模糊局部信息聚类法的SAR影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(6): 844-851. doi: 10.13203/j.whugis20190167
[3]	祝胜男, 郭炜炜, 柳彬, 张增辉, 郁文贤. 利用超像素级上下文特征进行靠岸集装箱船检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(4): 578-585. doi: 10.13203/j.whugis20170129
[4]	方文江, 李精忠. 一种基于形状上下文特征匹配的线状要素Morphing方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(7): 963-967. doi: 10.13203/j.whugis20150674
[5]	鲍蕊, 薛朝辉, 张像源, 苏红军, 杜培军. 综合聚类和上下文特征的高光谱影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(7): 890-896. doi: 10.13203/j.whugis20150043
[6]	李德仁, 柳来星. 上下文感知的智慧城市空间信息服务组合 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 853-860. doi: 10.13203/j.whugis20160089
[7]	程诗尧, 梅天灿, 刘国英. 顾及结构特征的多层次马尔科夫随机场模型在影像分类中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(9): 1180-1187. doi: 10.13203/j .whu g is20130692
[8]	魏立飞, 钟燕飞, 张良培, 李平湘. 多波段信息融合的遥感影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(1): 8-11.
[9]	龚龑, 李亮, 王琰, 陶醉. 遥感影像像斑综合相邻势能分析的随机场模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(12): 1470-1474.
[10]	叶沅鑫, 单杰, 熊金鑫, 董来根. 一种结合SIFT和边缘信息的多源遥感影像匹配方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1148-1151.
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基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

武汉测绘科技大学信息工程学院, 武汉市珞喻路39号, 430070

基金项目: 测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目。

作者简介:
贾永红,男,32岁,博士生,现从事影像分析研究。

收稿日期: 1997-05-30
刊出日期: 1997-03-05

中图分类号: TP753

关键词:

Bayes融合法 /

自回归随机场 /

上下文信息 /

多源遥感影像分类

摘要: 提出了顾及各数据源成像模型、上下文关系模型和可靠性的基于Bayes融合分类的方法,并采用该方法对Landsat TM和航空SAR影像进行土地利用分类试验。结果表明:同单独SAR影像分类结果相比,融合分类法将分类精度提高了20%。

English Abstract

贾永红, 李德仁. 基于Bayes融合法的多源遥感影像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(3): 246-251.

引用本文:

贾永红, 李德仁. 基于Bayes融合法的多源遥感影像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(3): 246-251.

J ia Yonghong, Li Deren. Multisource Classification of Remotely Sensed Data Based on Bayesian Data Fusion Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1997, 22(3): 246-251.

Citation:

J ia Yonghong, Li Deren. Multisource Classification of Remotely Sensed Data Based on Bayesian Data Fusion Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1997, 22(3): 246-251.

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