基于稳健统计理论的遥感影像特征估计模型初步研究.pdf

第 卷 第 期 遥 感 技 术 与 应 用 ) WXYZ) [XZ 年 月 ’%%% A P3Q=ROR:O2 =STOQUQ2V ?O4 ?U:S?=:QO ]^_Z’%%% \\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\ 基于稳健统计理论的遥感影像特征 估计模型初步研究 骆剑承 中国科学院地理研究所信息室 北京 * %%%- 杨 艳 北京师范大学环境科学研究所 北京 * %%1+)- 摘要 高斯混合密度降解模型 是一种基于稳健统计理论的层次聚类方法 的分布 ! * - 0 2344 2344 模型是假设特征空间是由一组混合的高斯 分布组成的 然后通过一定优化算法来获得 * - . 特征空间中与预先假设最符的特征分布 并逐步分离出特征空间 直到特征空间全部降解为一组特 . . 征模式的混合密度分布集 与传统的统计聚类相比较 主要优点有 特征类别不受限定 抗 02344 . ! / 干扰力强 参数估计与初始无关 考虑密度分布的可变性等 初步探讨了基于 方法的遥感 / / 0 2344 影像特征估计模型和方法 并提出基于遗传算法的 优化模型 * -. 0 2:;3 2344 关 键 词 稳健统计 高斯混合密度 影像特征 ! ( ( 中图分类号! +) 文献标识码! 文章编号!%%@$%A’A*’%%%-%$%%@)$% = ? 索或抽取隐含的地学特征模式E@F )G 主要目标为 . !J 引 言 找出模式之间的相关性 将特征空间数据集划分 (K 经过几十年来的遥感地学决策分析