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基于半监督学习的海岸海洋遥感影像特征地类的识别方法

发明专利

申请专利号：201010568737.5

申请日期：2010.12.02

公开公告号：CN102073879A

公开公告日：2011.05.25

主分类号：

分类号：

国际申请：

国际公布：

申请人：南京大学

地址：210093江苏省南京市鼓楼区汉口路 22号

发明设计人：刘永学李满春程亮陈振杰江冲亚陈焱明李真杨康刘成明

内容摘要：本发明公开了一种基于半监督学习的海岸海洋遥感影像特征地类的识别方法,属于半自动遥感影像识别领域。其步骤为:为每一类特征地物选取标记样本;构建面向对象的遥感影像的分割结果;计算出所有样本像元隶属于各特征地类的初估概率值,计算出样本数据在归为各个特征地类分量的概率;使用特征空间规则对概率图像进行修正;判定其所属特征地类,实现特征地类的识别,并输出识别结果图。本发明结合了先验知识与数据的统计特性,能够用地学先验知识引导数据挖掘过程,实践证明,该算法够能有效地进行遥感影像分类,得到比较满意的结果,并具有高效率、高精度的特点,能够直接应用于国家各级基础地理信息数据库遥感专题信息的维护与更新。

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