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基于D-S证据理论提出了一种多源遥感图像分类融合的新方法。首先通过人为选择感兴趣的分类区域,提取特征获取基本概率分配函数,将待分类的多源图像进行分类融合,从而得到最终的分类结果。试验表明,相比于K-mean分类方法,这种分类融合方法可以有效地减少分类过程中的不确定性信息,提高分类精度。
一种基于信息融合的多源遥感图像分类方法
【摘 要】
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基于D-S证据理论提出了一种多源遥感图像分类融合的新方法。首先通过人为选择感兴趣的分类区域,提取特征获取基本概率分配函数,将待分类的多源图像进行分类融合,从而得到最终的分类结果。试验表明,相比于K-mean分类方法,这种分类融合方法可以有效地减少分类过程中的不确定性信息,提高分类精度。
【机 构】
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苏州大学
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2007年08期
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