资源科学
資源科學
자원과학
Resources Science
2004年
2期
94-99
,共6页
先验概率%最大似然分类法%BAYES准则%土地利用
先驗概率%最大似然分類法%BAYES準則%土地利用
선험개솔%최대사연분류법%BAYES준칙%토지이용
最大似然分类法是提取土地利用现状信息时常用的一种遥感分类技术,但研究者分类前无法确切知道各类别的先验概率,因此先验概率是最大似然分类法的主要难点之一.该文从理论上分析了先验概率对最大似然分类法分类结果生产者精度、使用者精度、总精度和kappa指数的影响,提出运用循环迭代法来消除先验概率对最大似然分类法分类结果的影响,并指出了循环迭代法能够进行的条件.最后以郑州市为例进行了实证研究.研究表明:运用循环迭代法进行最大似然法分类保证了错分损失最小,可提高遥感影像总分类精度,但对不同分布面积的类别的分类精度影响不一样:对于分布面积大于平均值的类别,一般会提高其生产者精度,但会使使用者精度降低,使得分类面积大于实际面积;分布面积小于平均值的类别,一般会提高其使用者精度,但会使生产者精度降低,使得分类面积小于实际面积.
最大似然分類法是提取土地利用現狀信息時常用的一種遙感分類技術,但研究者分類前無法確切知道各類彆的先驗概率,因此先驗概率是最大似然分類法的主要難點之一.該文從理論上分析瞭先驗概率對最大似然分類法分類結果生產者精度、使用者精度、總精度和kappa指數的影響,提齣運用循環迭代法來消除先驗概率對最大似然分類法分類結果的影響,併指齣瞭循環迭代法能夠進行的條件.最後以鄭州市為例進行瞭實證研究.研究錶明:運用循環迭代法進行最大似然法分類保證瞭錯分損失最小,可提高遙感影像總分類精度,但對不同分佈麵積的類彆的分類精度影響不一樣:對于分佈麵積大于平均值的類彆,一般會提高其生產者精度,但會使使用者精度降低,使得分類麵積大于實際麵積;分佈麵積小于平均值的類彆,一般會提高其使用者精度,但會使生產者精度降低,使得分類麵積小于實際麵積.
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