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遥感影像分类后处理的地统计方法

姚娜 林宗坚 张景雄 任超锋

姚娜, 林宗坚, 张景雄, 任超锋. 遥感影像分类后处理的地统计方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 15-18.
引用本文: 姚娜, 林宗坚, 张景雄, 任超锋. 遥感影像分类后处理的地统计方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 15-18.
YAO Na, LIN Zongjian, ZHANG Jingxiong, REN Chaofeng. Geostatistical Approaches to Post-classification of Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(1): 15-18.
Citation: YAO Na, LIN Zongjian, ZHANG Jingxiong, REN Chaofeng. Geostatistical Approaches to Post-classification of Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(1): 15-18.

遥感影像分类后处理的地统计方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41071286,41171346)
详细信息
    作者简介:

    姚娜,博士生,研究方向为低空无人飞行器遥感系统、遥感影像的信息量与不确定性分析。E-mail:nayao@foxmail.com

  • 中图分类号: P237.4

Geostatistical Approaches to Post-classification of Remote Sensing Image

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-11-20
  • 刊出日期:  2013-01-05

遥感影像分类后处理的地统计方法

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(41071286,41171346)
    作者简介:

    姚娜,博士生,研究方向为低空无人飞行器遥感系统、遥感影像的信息量与不确定性分析。E-mail:nayao@foxmail.com

  • 中图分类号: P237.4

摘要: 采用地统计学中带局部均值的简单克里格方法和协同克里格方法,利用基于训练样本的指示数据(位置和类别)和基于光谱初分类的类别概率数据的空间结构信息,对未知点位的类别发生概率进行预测,从而修正初分类结果。实验结果表明,两种方法所获得的精度相较初分类的精度均有明显提高,这种充分利用训练样本信息改善分类结果的策略不局限于特定的初始分类器。

English Abstract

姚娜, 林宗坚, 张景雄, 任超锋. 遥感影像分类后处理的地统计方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 15-18.
引用本文: 姚娜, 林宗坚, 张景雄, 任超锋. 遥感影像分类后处理的地统计方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 15-18.
YAO Na, LIN Zongjian, ZHANG Jingxiong, REN Chaofeng. Geostatistical Approaches to Post-classification of Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(1): 15-18.
Citation: YAO Na, LIN Zongjian, ZHANG Jingxiong, REN Chaofeng. Geostatistical Approaches to Post-classification of Remote Sensing Image[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(1): 15-18.

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