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Geostatistical incorporation of spatial coordinates into supervised classification of hyperspectral data 总被引:1,自引:0,他引:1
P. Goovaerts 《Journal of Geographical Systems》2002,4(1):99-111
This paper presents a methodology to incorporate both hyperspectral properties and spatial coordinates of pixels in maximum
likelihood classification. Indicator kriging of ground data is used to estimate, for each pixel, the prior probabilities of
occurrence of classes which are then combined with spectral-based probabilities within a Bayesian framework. In the case study
(mapping of in-stream habitats), accounting for spatial coordinates increases the overall producer's accuracy from 85.8% to
93.8%, while the Kappa statistic rises from 0.74 to 0.88. Best results are obtained using only indicator kriging-based probabilities,
with a stunning overall accuracy of 97.2%. Significant improvements are observed for environmentally important units, such
as pools (Kappa: 0.17 to 0.74) and eddy drop zones (Kappa: 0.65 to 0.87). The lack of benefit of using hyperspectral information
in the present study can be explained by the dense network of ground observations and the high spatial continuity of field
classification which might be spurious.
Received: 12 April 2001 / Accepted: 7 September 2001 相似文献
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铂族元素矿床特征及成因分类探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
在收集国内外铂族元素矿床地质特征的基础上,审视了国内外不同学者对铂族元素矿床的分类方案,综合矿床容矿岩石类型、共生元素组合、矿化类型和矿床类型并结合形成环境,对铂族元素矿床进行了系统的总结和分类,划分为四类十二亚类。同时重点论述了具有开发前景的典型铂族元素矿床的基本特征、成矿物质来源和形成环境及成矿的关键问题。 相似文献
214.
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土壤遥感分类识别推理决策器的设计 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了干旱区土壤遥感分类识别推理决策器的设计原理与实现方法。在用TM遥感图像对土壤类型进行非监督分类的基础上,建立了正向推理与逆向推理相结合的推理机制,对土壤类型进行分类识别决策。用知识表示的产生式规则与框架式规则相结合的数据结构表示土壤学专家的土壤分类识别知识。用像结构模式建立了土壤分类识别的规则,构造了土壤分类判决树,并用典型像例模式进行了各类型土壤判据文件的组织。用该方法对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究。结果表明,该方法分类精度可靠,为干旱区土壤分类识别开辟了一条新的途径。 相似文献
217.
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Giles M. Foody 《Journal of Geographical Systems》2001,3(3):217-232
Neural networks are attractive tools for the derivation of thematic maps from remotely sensed data. Most attention has focused
on the multilayer perceptron (MLP) network but other network types are available and have different properties that may sometimes
be more appropriate for some applications. Here a MLP, radial basis function (RBF) and probabilistic neural network (PNN)
were used to classify remotely sensed data of an agricultural site. The accuracy of these classifications ranged from 86.25–91.25%.
The accuracy of the PNN classification could be increased through the incorporation of prior probabilities of class membership
but the accuracy of each classification could also be degraded by the presence of an untrained class. Post-classification
analyses, however, could be used to identify potentially misclassified cases, including those belonging to an untrained class,
to increase accuracy. The effect of the post-classification analysis on the accuracy of the classification derived from each
of the three network types investigated differed and it is suggested that network type be selected carefully to meet the requirements
of the application in-hand.
Received: 23 March 2000 / Accepted: 9 July 2000 相似文献
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