【摘 要】
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多时相遥感信息变化检测及其算法探索是当前国际遥感领域研究的热点,但是贝叶斯网络在遥感数据分类、特别是应用在变化检测方面的文献却很少。本文介绍了利用贝叶斯网络的变量间独立性测试原理,构建了输入两个时相多波段遥感信息的有向无环结构,利用训练后的网络进行两个时相多波段遥感变化信息的检测,取得了较好的效果。对北京六环线以内区域,1994年、2003年5种地类变化信息的遥感数据检测和类型转换进行了统计,其中
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多时相遥感信息变化检测及其算法探索是当前国际遥感领域研究的热点,但是贝叶斯网络在遥感数据分类、特别是应用在变化检测方面的文献却很少。本文介绍了利用贝叶斯网络的变量间独立性测试原理,构建了输入两个时相多波段遥感信息的有向无环结构,利用训练后的网络进行两个时相多波段遥感变化信息的检测,取得了较好的效果。对北京六环线以内区域,1994年、2003年5种地类变化信息的遥感数据检测和类型转换进行了统计,其中耕地转换为城镇的占整个区域的26.52%,绿地增加占整个区域4.68%,水体减少占整个区域6.78%,导
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