利用核密度估计改进遥感图像贝叶斯分类法

编号 zgly0000556097

文献类型 期刊论文

文献题名 利用核密度估计改进遥感图像贝叶斯分类法

学科分类 220.1070;森林植物学

作者 刘琳  杨为民  赖巧玲 

作者单位 西南林学院 

母体文献 东北林业大学学报 

年卷期 2008,36(10)

页码 53-55

年份 2008 

分类号 S718.43 

关键词 遥感图像分类  Bayes分类  非参数估计  核密度估计 

文摘内容 把非参数核密度估计方法引入到遥感图像贝叶斯(Bayes)分类问题中，对各类的分布密度函数进行非参数核密度估计，从而改进了Bayes分类方法。通过对遥感图像实例分类，与传统Bayes分类方法和其它统计分类方法比较，分类精度得到了提高。该方法解决了其他分类方法单中心的局限，既保留了核密度估计法理论上的优点和平滑性，又适合云南由于地形和光照影响而产生的同一地类在相空间中是多中心的特点，具有一定的应用推广价值。