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针对简单贝叶斯分类器(NBC)中"天真"而又苛刻的的条件独立假设,本文结合Fisher准则提出了一种在贝叶斯网络中引入隐藏节点的方法,用来松弛或放宽这个过于严格而且不现实的假设条件。隐藏节点的引入可以更好地描述问题,进而更好地解决贝叶斯网络在分类中的应用。实验分析表明,本文提出的方法可以比NBC获得更高的分类精度和更好的稳定性。在训练样本不多的情况下,平均分类精度比PCA-NBC高3%之多。 相似文献
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提出了一种松弛方法,允许类别节点下的相邻子节点之间存在相关关系(有向边),这种方法称为树增强型简单贝叶斯分类器(tree augmented naive Bayes classifier,TAN)。实验结果表明,TAN比简单贝叶斯分类器(naive Bayes classifier,NBC)可以获得更高的分类精度。 相似文献
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在影像分类的实际应用中,所提取的特征(或波段)间往往存在较大的相关性.为了把Naive Bayes Classifters (NBC)模型更好地应用于分类中,本文在研究NBC模型的基础上,从特征空间划分的角度,将它进一步推广为多级Bayesian Network.实验结果分析表明:由于多级Bayesian Network模型综合考虑了特征之间的条件依赖关系,它在分类精度方面一般高于原始的NBC和最大似然法.然而,对于不同的n值,其分类结果也有所不同. 相似文献
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利用互信息改进遥感影像朴素贝叶斯网络分类器 总被引:1,自引:0,他引:1
针对朴素贝叶斯网络简单条件独立性假设的不足,将它的一种改进形式——选择型朴素贝叶斯网络和两种扩展形式(树增强型朴素贝叶斯网络、贝叶斯增强型朴素贝叶斯网络)用于多光谱遥感影像的分类中。在分析波段间互信息的基础上,分别构造了上述3种分类器,并和朴素贝叶斯网络分类器的性能进行了比较。 相似文献
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采用一种带有约束条件的贝叶斯网络来构造分类器,即特征节点被约束为类节点的子节点,子节点间允许有不同的连接关系,并将约束型贝叶斯网络的几种典型模型--NB、TAN、BAN用于遥感图像的解译中.通过评价结构的似然函数得到网络结构,综合特征节点和类别节点的拓扑和概率统计信息学习得到分类器.将这些模型用于多光谱和高光谱影像的分类,并就其性能进行探讨. 相似文献
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遥感成像过程中,地面、大气等诸多要素的不确定性和波段之间的相关性等原因影响了分类精度,导致变化检测的不准确性。为了提高分类精度往往需要引入先验知识。贝叶斯网络是一种新的数据表达和推理模型,对数据没有严格的正态分布前提要求,通过动态地调整先验概率密度,能有效提高分类精度。以北京通州地区1996-05-29和2001-05-19两个时相的陆地卫星Landsat TM遥感影像为例,介绍了基于贝叶斯网络的分类算法,并在此基础上实现了两个时相遥感影像的变化检测。实验结果表明:基于贝叶斯网络分类算法的后分类比较变化检测方法是遥感影像变化检测的一种新的有效方法。 相似文献
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针对卫星视频条件下的点目标跟踪问题,提出了一种运动平滑约束的贝叶斯分类目标跟踪方法(BMoST)。本方法引入朴素贝叶斯分类器的思想,不依赖目标的任何先验概率,在运动平滑性约束下,利用灰度相似性特征来表达描述目标的似然度,并根据独立假设的贝叶斯定理,建立简化的分类器条件概率修正模型,通过该模型估计目标的后验概率,从而实现目标跟踪。同时,采用卡尔曼滤波辅助、优化跟踪处理,提高算法的稳健性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段,对6个点目标进行跟踪试验。结果表明,本文提出的方法针对卫星视频的点目标跟踪效果良好,精度达到90%左右,且跟踪轨迹平滑,满足卫星视频后续高级处理和应用需要。 相似文献
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基于改进的像素级和对象级的遥感影像合成分类 总被引:1,自引:0,他引:1
像素级和对象级的分类研究分别作为两个独立的方向开展,二者的结合与优势互补还没有引起关注。本文对像素级和对象级分类方法的结合做出新的探索,提出了基于改进的像素级和对象级的遥感影像合成分类方法。首先,以一种改进的RBF神经网络分类器进行像素级分类、以一种基于改进模糊支持向量机和决策树的层次分类模型进行对象级分类,获得多层次分类结果。然后,提出了一个具体的像素级分类与对象级分类的合成算法,对多层次分类结果进行合成。实验表明,合成分类方法能有效地提高分类结果的精度,提供比单一像素级方法或对象级方法更准确的分类结果。 相似文献
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高分辨率遥感植被分类研究 总被引:16,自引:0,他引:16
以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。 相似文献
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高分二号数据的城市生态用地分类方法探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统分类法分类精度低、速度慢等问题,同时也为了探索国产卫星高分二号遥感数据在城市生态用地分类中的方法及效果,及时获取其生态用地信息,该文以四川省内江市隆昌县城区为研究范围,提出了一种辅以影像光谱特征和纹理特征信息的随机森林分类方法。该方法提取城市生态用地信息,并将其分类结果与传统的支持向量机分类、最大似然分类进行对比,结果表明,新方法具有更高的分类精度和更快的分类速度,更适合高分辨率、多特征参数、大面积的高分二号遥感影像城市生态用地分类。 相似文献
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基于不同分辨率遥感影像的分类方法对比研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于4种不同分辨率的遥感影像数据,分别为30 m分辨率的Landsat-8数据,融合Landsat-8多光谱波段和全色波段的15 m分辨率数据,5.8 m分辨率的资源3号卫星数据以及融合后2.1 m分辨率的资源3号卫星数据。采用ISO-DATA、最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行分类,对分类方法的效果以及分辨率变化对面向对象分类方法的精度影响进行分析。结果显示在低分辨率影像中,面向对象方法受到限制,分类效果相比传统方法没有太大改善;而在高分辨率影像中,面向对象方法分类效果很好,并且随着分辨率提高分类精度也相应的提高。 相似文献
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初步分析了应用高分辨率遥感影像进行分类处理的3种特殊方法,即基于光谱信息及相关监测模型综合分类技术、利用高程信息辅助分类技术和面向对象的特征相关属性分类技术的基本原理。分析比较了它们在进行遥感影像分类的特点和优势,探讨总结了它们在农作物监测、城市建筑物分类、土地利用调查等实际生产中的应用方法和效果。 相似文献