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Naive Bayesian Classifier在遥感影像分类中的应用研究
引用本文:陶建斌,舒宁,沈照庆.Naive Bayesian Classifier在遥感影像分类中的应用研究[J].遥感信息,2009(2):52-56.
作者姓名:陶建斌  舒宁  沈照庆
作者单位:武汉大学遥感信息工程学院,武汉,430079
基金项目:国家重点基础研究发展规划(973计划) 
摘    要:将Naive Bayesian Classifier(简单贝叶斯网络分类器)用于遥感影像的分类,并对其主要问题如特征选择和后验概率推理等展开研究。使用K2结构学习算法选出具有类别可分性的波段,进一步利用互信息测试对遥感波段之间的相关性做分析,去除冗余信息。特征(波段)的条件独立性假设简化了联合概率的计算,以较小的计算代价获得后验概率。在此基础上,将Naive Bayesian Classifier用于多光谱和高光谱影像的分类,获得很好的性能和相当高的稳健性。

关 键 词:贝叶斯网络  简单贝叶斯网络分类器  互信息  条件独立性假设  遥感影像  分类

Classification of Remote Sensing Images Based on Naive Bayesian Classifier
TAO Jian-bin,SHU ning,SHEN Zhao-qing.Classification of Remote Sensing Images Based on Naive Bayesian Classifier[J].Remote Sensing Information,2009(2):52-56.
Authors:TAO Jian-bin  SHU ning  SHEN Zhao-qing
Affiliation:(School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University , Wuhan 430079)
Abstract:Two issues, we concern with when applying Bayesian network model to classify remote sensing images, are: features selection and posterior probability inference. Firstly to select the bands that have class separability by K2 algorithm, then remove the redundant bands based on conditional mutual information test. The hypothesis of conditional independent simplifies the calculation of JPD(joint probability distribution). We get good performance and high robustness in the classification of multi-spectral and hyper-spectral remote sensing image when using Naive Bayesian Classifier.
Keywords:Bayesian networks  naive Bayesian classifier  mutual information  hypothesis of conditional independence  remote sensing image  classification
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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