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基于Block-Gibbs抽样的无限潜Dirichlet分配模型的高分辨率全色遥感影像非监督分类
1
作者
齐银凤
舒阳
唐宏
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2015年第1期26-32,50,共8页
通过引入文本检索算法中的无限潜Dirichlet分配(infinite Latent Dirichlet Allocation,即iLDA)模型,对遥感影像进行建模以获取地物的统计分布及其共生关系,从而实现遥感影像非监督分类。首先,将遥感影像有重叠地划分成一组大小相等的...
通过引入文本检索算法中的无限潜Dirichlet分配(infinite Latent Dirichlet Allocation,即iLDA)模型,对遥感影像进行建模以获取地物的统计分布及其共生关系,从而实现遥感影像非监督分类。首先,将遥感影像有重叠地划分成一组大小相等的影像块(文集)。其次,以iLDA为基础,构建"像元"(视觉词)、"影像块"(文档)和"地物类"(主题)之间的条件概率关系,并采用Block-Gibbs抽样的方法来估计模型参数,从而构建基于BlockGibbs抽样的iLDA遥感影像非监督分类模型(Block-Gibbs based iLDA,即BG-iLDA)。最后,通过对BG-iLDA模型的逼近求解实现高分辨率遥感影像的非监督分类。实验结果表明,本文提出的基于BG-iLDA的面向对象非监督分类方法相对传统的K-means等算法精度更高,更能有效区分"同谱异物"的地物。
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关键词
无限潜Dirichlet分配
非监督分类
block-gibbs
Dirichlet过程
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职称材料
题名
基于Block-Gibbs抽样的无限潜Dirichlet分配模型的高分辨率全色遥感影像非监督分类
1
作者
齐银凤
舒阳
唐宏
机构
北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室
北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2015年第1期26-32,50,共8页
基金
国家高技术研究发展计划课题(2012AA121302)
国家科技支撑计划课题(2012BAH12B01
2012BAH12B03)
文摘
通过引入文本检索算法中的无限潜Dirichlet分配(infinite Latent Dirichlet Allocation,即iLDA)模型,对遥感影像进行建模以获取地物的统计分布及其共生关系,从而实现遥感影像非监督分类。首先,将遥感影像有重叠地划分成一组大小相等的影像块(文集)。其次,以iLDA为基础,构建"像元"(视觉词)、"影像块"(文档)和"地物类"(主题)之间的条件概率关系,并采用Block-Gibbs抽样的方法来估计模型参数,从而构建基于BlockGibbs抽样的iLDA遥感影像非监督分类模型(Block-Gibbs based iLDA,即BG-iLDA)。最后,通过对BG-iLDA模型的逼近求解实现高分辨率遥感影像的非监督分类。实验结果表明,本文提出的基于BG-iLDA的面向对象非监督分类方法相对传统的K-means等算法精度更高,更能有效区分"同谱异物"的地物。
关键词
无限潜Dirichlet分配
非监督分类
block-gibbs
Dirichlet过程
Keywords
infinite Latent Dirichlet Allocation
unsupervised classification
block-gibbs
Dirichlet process
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Block-Gibbs抽样的无限潜Dirichlet分配模型的高分辨率全色遥感影像非监督分类
齐银凤
舒阳
唐宏
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2015
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