"遥感影像分类后处理的地统计方法 (2013年)"\n\n这篇论文探讨了如何利用地统计学方法改进遥感影像的分类精度。遥感影像分类是土地覆盖制图的关键步骤,但分类器的性能限制了其准确度,尤其是当输入特征向量(如光谱特性)的可分性和分类器的鲁棒性不足时。分类过程中的信息损失会导致训练样本的类别指示与分类结果之间的差异,即残差。\n\n论文提出了一种新的后处理策略,它利用地统计学中的带局部均值的简单克里格方法和协同克里格方法。这两种方法都基于空间结构信息,包括训练样本的位置和类别以及光谱初分类的类别概率数据。通过建立残差的变异函数模型,对这些残差进行空间预测,然后将预测结果用于调整分类器预测的后验概率。\n\n带局部均值的简单克里格方法考虑了局部区域内的平均值,以更精确地估计未知点位的类别概率。而协同克里格方法则通过考虑空间相关性,提供一种全局的预测模型,能更好地捕捉空间模式。实验结果显示,这两种地统计方法都能显著提高分类精度,且这种方法适用于各种类型的初始分类器。\n\n地统计学的应用在于揭示和利用遥感影像中的空间依赖性,弥补传统像元级分类忽视空间信息的不足。通过这种方式,分类结果可以得到优化,提高了遥感数据分析的可靠性。\n\n关键词涉及的领域包括遥感影像分类、信息提取、地统计学、克里格插值、Arif指数以及精度评估。这些概念在地理信息系统(GIS)、地球科学和遥感技术中具有重要意义。文章指出,地统计方法不仅可以提高分类精度,而且可以扩展到其他遥感应用,例如变化检测和环境监测。\n\n这篇2013年的论文提供了一种创新的遥感影像分类后处理技术,通过地统计学手段有效地利用空间信息,提升了分类的准确性,对于提升遥感图像分析的效率和质量具有积极的贡献。
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