IGSNRR OpenIR
基于PCM改进算法的遥感混合像元模拟分析
霍东民1; 刘高焕2; 骆剑承2
2005
Source Publication遥感学报
ISSN1007-4619
Volume009Issue:002Pages:131
Abstract混合像元的存在是影响遥感图像分类精度的主要原因,模糊分类是进行混合像元分解的重要方法,其效果的好坏取决于各像元分类后对各类别的隶属度值能否准确地反映像元的类别组成。当非监督分类中的聚类数目与实际类别数目不符,或者监督分类中训练样本存在未训练类别时,常用的模糊c-均值(FCM)方法的效果将大大降低,而可能性c-均值(PCM)方法则可以解决这个问题。该文提出了基于PCM算法的遥感图像混合像元分解方法,并用监督分类方法实例说明PCM方法的优越性。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/125586
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.武汉大学
2.中国科学院地理科学与资源研究所
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GB/T 7714
霍东民,刘高焕,骆剑承. 基于PCM改进算法的遥感混合像元模拟分析[J]. 遥感学报,2005,009(002):131.
APA 霍东民,刘高焕,&骆剑承.(2005).基于PCM改进算法的遥感混合像元模拟分析.遥感学报,009(002),131.
MLA 霍东民,et al."基于PCM改进算法的遥感混合像元模拟分析".遥感学报 009.002(2005):131.
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