遥感影像决策级融合方法实验研究

被引：9

作者：

赵书河 ^{[1
]}

李培军 ^{[2
]}

冯学智 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京大学地理与海洋科学学院地理信息科学系

[2] 北京大学遥感与地理信息系统研究所

来源：

测绘科学技术学报 | 2007年 / 04期

关键词：

决策级; 自组织神经网络; SVM; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

遥感影像融合是遥感图像处理中的研究热点和难点之一。对下列两种遥感影像决策级融合方法进行了实验研究:一种是基于支持向量机(SVM),另一种是基于自组织神经网络。融合实验分别采用这两种方法对Landsat TM多光谱数据(30 m/像素)与IRS-C全色数据(5.8 m/像素)间分别进行影像融合。融合结果表明:基于SVM的方法可有效地融合不同影像的信息,并且可获得较高的融合分类精度。在分类精度方面,基于SVM方法的融合影像明显优于基于自组织神经网络方法的融合影像。

引用

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页数：4

共 4 条

[1] A contextual classification scheme based on MRF model with improved parameter estimation and multiscale fuzzy line process [J].