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应用随机过程理论,提出一种针对决策融合的高光谱遥感图像自适应最小距离和K means聚类的加权联合随机分类器设计方法。在ENVI/IDL平台上对上海市某地区的OMIS图像进行分类处理,与经典的聚类法相比,从目视判断还是从定量评价分析,它可提高约10%的总体分类精度。
高光谱遥感图像联合加权随机分类器的设计与应用
【摘 要】
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应用随机过程理论,提出一种针对决策融合的高光谱遥感图像自适应最小距离和K means聚类的加权联合随机分类器设计方法。在ENVI/IDL平台上对上海市某地区的OMIS图像进行分类处理,与经典的聚类法相比,从目视判断还是从定量评价分析,它可提高约10%的总体分类精度。
【机 构】
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航天医学工程研究所,上海交通大学
【出 处】
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测绘学报
【发表日期】
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2004年03期
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)，中国博士后科学基金
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