利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测 multi-temporal remote sensing change detection using dynamic bayesian networks.pdfVIP

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2017-08-22 发布于上海
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利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测 multi-temporal remote sensing change detection using dynamic bayesian networks.pdf

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利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测 multi-temporal remote sensing change detection using dynamic bayesian networks

第29卷第3期电子与信息学报 Vbl．29No．3 J011rn越of 2007年3月 Electronic8＆Information Mar．2007 Tbchnology 利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测欧阳赞①② 马建文① 戴芹①@ ①(中国科学院遥感应用研究所北京 10吡01) ②(中国科学院研究生院北京100049) 摘要：利用动态贝叶斯网络(DBNs)在处理不同时相遥感数据时可以一次性输入多个时间段的数据，同时完成分类和建立输出类别之问的关联。采用北京东部地区1994年、2001年和2003年5月份LandsatTM遥感数据进行实验，实验结果表明：基于DBN8的变化检测方法是遥感变化检测的一种新的有效方法，在遥感时序数据动态变化分析的研究方面也展示了巨大的发展潜力。关键词：贝叶斯网络：动态贝叶斯网络：遥感变化检测中图分类号：TP751 文献标识码：A Remote Detection Change Multi-temporalSensiIlg NetⅥrorks UsiIlgDynanlicBayesian Yun①⑦ MaJian．wen①Dai Ouyang Qin①② A∞dem3，D，iences，Be彬哪!00101，C住饥Ⅱ) w(hs蹴札把吖Remote＆ns打垮App如∞托Dns，C仡￡扎eJe 吲(Gm砒n抛^oD‘珊伽eseA∞dem暑，D，钯佗ces，口e锄姆100049，∞inⅡ) dealwith remote data，the Abstr犹t：utilizingDynamicBaye8ianNetwork8(DBNs)toInulti-temporalsensing andthe of dataofdif亿renttiIIlecanbe n屺clas8ification multi—temporal input8imultaneously，8nd acquirement the TMremote data betweenthe canbefini8hed Landsat relatio瑚hips outputtypes 8imIlltaneollsly．U8ing 8eIlsing of easternarea in of and2003forthe resultsindicate May1994，2001 experiment，theexperimental Beijing acquired theDBN-b粕eddetectionmethodi8aneweffectiveme虹lodofremote