| 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 |
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| 引用本文： | 齐银凤,舒阳,唐宏.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[J].遥感信息,2015(1):26-32,50. |
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| 作者姓名： | 齐银凤 舒阳 唐宏 |
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| 作者单位： | 1. 北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室,北京,100875
2. 北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室，北京 100875; 北京师范大学 环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京 100875 |
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| 基金项目： | 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)。 |
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| 摘 要： | 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 |
Unsupervised Classification of High-resolution Panchromatic Remote Sensing Image Based on Infinite Latent Dirichelt Allocation Using Block-Gibbs Sampling |
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| QI Yin-feng,SHU Yang,TANG Hong.Unsupervised Classification of High-resolution Panchromatic Remote Sensing Image Based on Infinite Latent Dirichelt Allocation Using Block-Gibbs Sampling[J].Remote Sensing Information,2015(1):26-32,50. |
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| Authors: | QI Yin-feng SHU Yang TANG Hong |
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| Affiliation: | QI Yin-feng;SHU Yang;TANG Hong;State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology,Beijing Normal University;Key Laboratory of Environmental Change and Natural Disaster,Ministry of Education,Beijing Normal University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | infinite Latent Dirichlet Allocation unsupervised classification Block-Gibbs Dirichlet process |
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