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训练样本数目选择对面向对象影像分类方法精度的影响
  • ISSN号:1006-8961
  • 期刊名称:《中国图象图形学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]郑州航空工业管理学院计算机系,郑州450015, [2]中国科学院遥感应用研究所,北京100101
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(40771140);河南省科技攻关计划项目(092102210307);河南省高等学校青年骨干教师资助计划;河南省科技厅基础与前沿技术研究计划(092300410043)
中文摘要:

面向对象遥感影像分类中的样本选择与基于像素的方法有很大不同,基于统计学理论,研究了面向对象方法的样本数量选择问题。首先,针对面向对象方法的特点,对影像特征空间进行分析,结果表明面向对象方法中要求训练样本的数量可以显著地减少。然后,在遥感影像分类实验中,借助样本数量与波段数目的关系,验证了理论分析的结果。

英文摘要:

As opposed to per-pixel classification, the selection of training samples is different in object-oriented method. Based on statistical theory, the number of training samples required in object-oriented classification is studied in this paper. First,feature space analysis of images is implemented in object-oriented classification, which shows that the number of training samples needed for object-oriented classification is much less than that in per-pixel classification. Then, an experiment of remote sensing image classification is carried out to verify the authenticity based on the relations between samples and bands.

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期刊信息
  • 《数码影像》
  • 主管单位:
  • 主办单位:中国图象图形学学会 中科院遥感所 北京应用物理与计算数学研究所
  • 主编:
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  • 邮编:100088
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  • 国际标准刊号:ISSN:1006-8961
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3758/TB
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