基于证据理论的遥感影像分类方法

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中文摘要：传统的神经网络遥感影像分类方法只利用了像元自身的信息,没有考虑影像的空间相关性,容易出现错误的分类结果.本文把影像的空间信息融入分类决策,提出了一种基于证据理论与神经网络的遥感影像分类方法.首先,对原图像作平滑处理,得到原图像的平滑图像;其次,论文利用神经网络对原图像及其平滑图像分别进行训练、分类;再次,利用证据理论对它们的分类结果(决策)进行融合;最后,把融合结果(决策)作为原图像的最终分类结果.实验结果与性能比较表明,新方法是有效的,提高了影像的分类精度.

作者：

彭天强、李弼程

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作者单位：

信息工程大学

关键词：

BP神经网络遥感影像分类平滑图像证据理论信息融合

主办单位：

中国航空学会

会议名称：

中国航空学会信号与信息处理专业第六届学术会议

会议时间：

2002-10-01

会议地点：

昆明

会议母体文献：

中国航空学会信号与信息处理专业第六届学术会议论文集

页码：

168-172

出版时间：

2002