结合贝叶斯理论和MRF的主被动遥感数据协同分类

编号 zgly0001590570

文献类型 期刊论文

文献题名 结合贝叶斯理论和MRF的主被动遥感数据协同分类

作者 余凡  李海涛  万紫 

作者单位 中国测绘科学研究院地理空间信息工程国家测绘局重点实验室  中国科学院遥感应用研究所 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2012年04期

年份 2012 

分类号 TP79 

关键词 主被动遥感  入射角归一化  贝叶斯理论  马尔科夫随机场(MRF) 

文摘内容 提出一种基于贝叶斯理论和马尔科夫随机场MRF(Markov Random Fields)的主被动遥感数据协同分类方法。该方法依据光学与微波遥感数据在地物提取中的各自优势,首先对ASAR后向散射系数进行入射角归一化,然后构建一种基于贝叶斯理论和MRF的分类器,以归一化后的ASAR双极化数据与TM7个波段共同参与分类。分别对ASAR入射角归一化的有效性和主被动协同的必要性进行验证,结果表明,采用本文方法的分类精度达到89.4%,较未进行角度校正的主被动数据协同分类的精度提高了4.1%,较单独TM分类的精度提高了11.5%,体现出主被动遥感数据协同在分类上的潜力。