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| 基于高斯混合模型的遥感信息提取方法研究 | |
| 引用本文： | 胡波,朱谷昌,张远飞,冷超.基于高斯混合模型的遥感信息提取方法研究[J].国土资源遥感,2012(4):41-47. |
| 作者姓名： | 胡波 朱谷昌 张远飞 冷超 |
| 作者单位： | 1. 北京大学,北京100871;中南大学,长沙410083;中色地科矿产勘查股份有限公司,北京100012 2. 中色地科矿产勘查股份有限公司,北京,100012 3. 有色金属矿产地质调查中心,北京,100012 4. 中国石油东方地球物理公司采集技术支持部,涿州,072751 |
| 摘 要： | 高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)可以描述遥感数据的概率密度函数,通过估计各高斯分布的参数,计算后验概率,实现信息提取.为了提高利用GMM进行遥感信息提取的准确度,首先在GMM中使用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)计算各像元邻域内各类地物的先验概率,代替各类地物的混合概率,使其反映出各类地物的空间相关性；然后在参数估计过程中利用模拟退火(simulated annealing,SA)思想获得全局最优的参数估计值；最后利用该参数估计值求出每个像元对于各类地物的后验概率,获得各类地物的空间分布.通过对遥感实验场的图像数据进行信息提取,发现所述新方法取得了更好的效果,证明了上述改进的有效性. |
| 关 键 词： | 高斯混合模型(GMM) 期望最大化(EM)算法 模拟退火(SA) 马尔科夫随机场(MRF) 遥感信息提取 |
Method for Extraction of Remote Sensing Information Based on Gaussian Mixture Model |
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| HU Bo,ZHU Gu-chang,ZHANG Yuan-fei,LENG Chao.Method for Extraction of Remote Sensing Information Based on Gaussian Mixture Model[J].Remote Sensing for Land & Resources,2012(4):41-47. | |
| Authors: | HU Bo ZHU Gu-chang ZHANG Yuan-fei LENG Chao |
| Institution: | 1.Peking University,Beijing 100871,China;2.Central South University,Changsha 410083,China;3.Sinotech Minerals Exploration Co.,Ltd.,Beijing 100012,China;4.China Non-ferrous Metals Resource Geological Survey, Beijing 100012,China;5.CNPC Bureau of Geophysical Prospecting,Zhuozhou 072751,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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