收藏本站
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

最大似然分类的训练样本敏感度研究

陆晓果  王同科  梁社芳  陆苗  
【摘要】:【目的】遥感影像监督分类能够快速获取土地利用和地表覆盖的信息,分类样本的选取对分类精度具有决定性的作用。以最大似然分类方法为例,研究样本数量、均值和标准差对分类精度的影响。【方法】基于地表覆盖产品GlobeLand30分层随机选取不同数量的训练样本,采用最大似然法对研究区域的Landsat8遥感影像进行分类。通过谷歌地球高分影像选取一定数量的检验样本,对影像分类结果进行精度评价,并研究样本数量、均值和标准差对分类结果的影响。【结果】不同数量的训练样本得到的分类精度不同,分类精度随着样本数量的增加先增加后下降,然后渐趋于稳定;在样本质量特征方面,当训练样本的均值和标准差越接近检验样本的均值和标准差时,分类结果的精度越高,反之则分类精度较低。【结论】在最大似然分类过程中,训练样本数量的选取存在临界值,当达到临界值时即可获得较高分类精度,随后即使增加样本的数量也无法显著提高分类结果的精度。在样本质量方面,要尽量选取能够反映地物真实特征的训练样本进行分类。

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前18条
1 陆晓果;王同科;梁社芳;陆苗;;最大似然分类的训练样本敏感度研究[J];中国农业信息;2018年02期
2 田源;塔西甫拉提·特依拜;丁建丽;张飞;依力亚斯江·努尔麦麦提;韦建波;;基于支持向量机的土地覆被遥感分类[J];资源科学;2008年08期
3 李庆亭,张连蓬,杨锋杰;高光谱遥感图像最大似然分类问题及解决方法[J];山东科技大学学报(自然科学版);2005年03期
4 潘洪涛;王轩;王晓飞;;训练样本对农作物遥感分类的精度影响研究[J];红外与激光工程;2017年S1期
5 吴健平,杨星卫;遥感数据监督分类中训练样本的纯化[J];国土资源遥感;1996年01期
6 陶秋香,张连蓬,李红梅;植被高光谱遥感分类中训练样本的选择方法[J];国土资源遥感;2005年02期
7 樊利恒;吕俊伟;于振涛;毕波;;基于改进最大似然方法的多光谱遥感图像分类方法[J];电光与控制;2014年10期
8 王晓玲;杜培军;谭琨;;高光谱遥感影像SVM分类中训练样本选择的研究[J];测绘科学;2011年03期
9 张晓霞;王垚;;遥感图像分类方法在土地利用分析中的比较[J];科技情报开发与经济;2007年09期
10 赵园;郑晨;;遥感影像的分类方法研究[J];信息系统工程;2013年05期
11 巢宁佳;;遥感影像监督分类[J];江西测绘;2007年04期
12 齐乐;岳彩荣;;基于CART决策树方法的遥感影像分类[J];林业调查规划;2011年02期
13 柴如珲;;训练样本数量对高光谱影像分类精度影响研究[J];科学技术创新;2017年19期
14 周国琼;段海军;陈剑鸣;;基于模糊C均值聚类改进的最大似然分类法[J];科学技术与工程;2012年19期
15 李栋梁;谢汝欢;;基于决策树的分层分类方法在土地利用信息提取中的应用[J];南京晓庄学院学报;2008年06期
16 赵冬;赵光恒;;基于改进遗传算法的高光谱图像波段选择[J];中国科学院研究生院学报;2009年06期
17 王增林;朱大明;;基于遥感影像的最大似然分类算法的探讨[J];河南科学;2010年11期
18 刘良云;王纪华;赵春江;宋晓宇;李存军;张超;;基于地物空间信息的浮动先验概率最大似然分类研究[J];遥感学报;2006年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 王轩;训练样本对农作物遥感分类的精度影响研究[D];黑龙江大学;2017年
2 包宝小;基于遥感图像的典型温性草原地表物的分类研究及应用[D];内蒙古农业大学;2015年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978