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遥感信息处理不确定性的可视化表达 总被引：2，自引：0，他引：2
如何全面、准确地度量和可视化表达遥感信息处理中不确定性的程度和空间分布方式,是遥感信息不确定性研究的关键问题之一.传统的度量方法(例如误差矩阵)是将以训练样本集为基础的度量作为总分类精度的度量,而我们需要估计模型对于"样本外数据"的性能.本文首先利用信息论和粗糙集理论等度量遥感分类影像属性信息的不确定性,提出基于像元、目标和影像的遥感信息不确定性度量指标;然后分别描述了基于不同度量指标的可视化表达方式,并对我国黄河三角洲地区的Landsat TM影像进行了分类信息不确定性度量和可视化表达实验. 相似文献
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影像分类是遥感技术的重要应用领域之一,而遥感分类信息中则存在着不确定性,如果仅仅对其进行不确定性程度上的数学度量,而忽略其在空间域和时间域上的分布特征,则很难完整准确地描述和理解遥感信息中的不确定性。从视觉感知角度表现不确定性信息是不确定性建模的重要组成部分,而利用现有的计算机可视化技术来表达遥感分类信息的不确定性则是一种直观有效的方法,可以帮助用户更加完整地理解遥感数据及其分类信息中不确定性的大小、分布、空间结构和趋势。我们将不确定性可视化技术分为静态可视化变量、动态可视化变量和特征可视化三种类型。并以我国黄河三角洲地区的Landsat 5 TM遥感影像的分类数据为例,对上述不确定性可视化技术进行讨论及分析。 相似文献
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