结合先验概率估计的GF-3影像水体概率估计方法

综合SAR（synthetic aperture radar）影像的统计模型假设与k-means聚类算法，提出了一种结合水体分布先验概率估计的水体概率估计方法。首先，用贝叶斯推断对研究区域后向散射系数做统计模型假设。随后，结合聚类算法对像元作分类，估计水体分布先验概率，结合统计分布直方图使用非线性最小二乘拟合完成模型参数估计。试验选取了高分三号（GF-3）多种工作模式数据，并用高分一号（GF-1）影像进行验证。结果表明，该方法可有效实现SAR影像的高精度水体概率估计。...

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Published inCe hui xue bao Vol. 48; no. 4; p. 439
Main Authors 孟令奎, 毛旭东, 魏祖帅, 张文
Format Journal Article
LanguageChinese
English
Published Beijing Surveying and Mapping Press 01.04.2019
Subjects
Algorithms
Backscattering
Bayesian analysis
Clusters
Conditional probability
Image classification
Mapping
Mathematical models
Radar
Radar imaging
Statistical analysis
Statistical models
Synthetic aperture radar
Water bodies
Water distribution
Water engineering
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ISSN1001-1595
1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2019.20170732

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Summary:综合SAR（synthetic aperture radar）影像的统计模型假设与k-means聚类算法，提出了一种结合水体分布先验概率估计的水体概率估计方法。首先，用贝叶斯推断对研究区域后向散射系数做统计模型假设。随后，结合聚类算法对像元作分类，估计水体分布先验概率，结合统计分布直方图使用非线性最小二乘拟合完成模型参数估计。试验选取了高分三号（GF-3）多种工作模式数据，并用高分一号（GF-1）影像进行验证。结果表明，该方法可有效实现SAR影像的高精度水体概率估计。
Bibliography:ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
ObjectType-Feature-2
content type line 14
ISSN:1001-1595
1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2019.20170732