最大似然法在植被信息识别提取中的应用

最大似然法在植被信息识别提取中的应用

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陈敬柱, 贺瑞霞, 郭恒亮. 最大似然法在植被信息识别提取中的应用[J]. 水文地质工程地质, 2004, (2): 94-96. doi: 10.3969/j.issn.1000-3665.2004.02.023

引用本文:

陈敬柱, 贺瑞霞, 郭恒亮. 最大似然法在植被信息识别提取中的应用[J]. 水文地质工程地质, 2004, (2): 94-96. doi: 10.3969/j.issn.1000-3665.2004.02.023

Application of maximum likelihood classifier to the abstraction of vegetation information[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2004, (2): 94-96. doi: 10.3969/j.issn.1000-3665.2004.02.023

Citation:

Application of maximum likelihood classifier to the abstraction of vegetation information[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2004, (2): 94-96. doi: 10.3969/j.issn.1000-3665.2004.02.023

最大似然法在植被信息识别提取中的应用

平顶山工学院,平顶山,467001

郑州大学环境与水利学院,郑州,450000

河南城建学院

郑州大学

详细信息

中图分类号: P627

刊出日期: 2004-04-15

Application of maximum likelihood classifier to the abstraction of vegetation information

Publish Date: 15 April 2004

摘要: 遥感影像上的植被信息是一个很重要的基础信息源,而植被信息的提取又存在很多方面的影响,如"混合像元"、"异质同像".通常,应用最大似然法不能很好地解决这些方面的影响.笔者提出了"先主要后次要,层次化推进原则",应用最大似然方法进行植被信息识别提取,降低了"异质同像"的误判率,较大程度上避免了"混合像元"的不确定因素,同时将"混合像元"作为进一步区分不同植被类型的参考依据,使可解译的植被信息量增加,取得良好的效果.
- 最大似然法 /
- 影像处理 /
- 植被信息 /
- 识别提取

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