| 遥感影像决策级融合方法实验研究 |
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| 引用本文： | 赵书河,李培军,冯学智.遥感影像决策级融合方法实验研究[J].测绘科学技术学报,2007,24(4):247-250. |
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| 作者姓名： | 赵书河 李培军 冯学智 |
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| 作者单位： | 南京大学,地理与海洋科学学院地理信息科学系,江苏,南京,210093;北京大学,遥感与地理信息系统研究所,北京,100871 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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南京大学校科研和校改项目 |
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| 摘 要： | 遥感影像融合是遥感图像处理中的研究热点和难点之一.对下列两种遥感影像决策级融合方法进行了实验研究:一种是基于支持向量机(SVM),另一种是基于自组织神经网络.融合实验分别采用这两种方法对Landsat TM 多光谱数据(30 m/像素)与IRS-C 全色数据(5.8 m/像素)间分别进行影像融合.融合结果表明:基于SVM的方法可有效地融合不同影像的信息,并且可获得较高的融合分类精度.在分类精度方面,基于SVM方法的融合影像明显优于基于自组织神经网络方法的融合影像.
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| 关 键 词： | 决策级 自组织神经网络 SVM 分类 |
| 文章编号： | 1673-6338（2007）04-0247-04 |
| 收稿时间： | 2007-01-05 |
| 修稿时间： | 2007-03-13 |
Experimental Study of Methods for Remote Sensing Image Decision-level Fusion |
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| ZHAO Shu-he,LI Pei-jun,FENG Xue-zhi.Experimental Study of Methods for Remote Sensing Image Decision-level Fusion[J].Journal of Zhengzhou Institute of Surveying and Mapping,2007,24(4):247-250. |
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| Authors: | ZHAO Shu-he LI Pei-jun FENG Xue-zhi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | decision-level fusion SOFM networks SVM classification |
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