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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing >Contextual data fusion applied to forest map revision
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Contextual data fusion applied to forest map revision

机译：上下文数据融合应用于森林地图修订

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The use of a Markov random field model for multisource classification for map revision applications is investigated. A statistical model is presented, in which data from several remote sensing sensors is merged with spatial contextual information and a previous labeling of the scene from an existing thematic map to reach a consensus classification. The method is tested on two data sets for forest classification, and the classification performance is studied in terms of the effect of using remote sensing data from different sensors, the effect of spatial context, and the effect of using map data from previous surveys in the classification. It is shown that the use of a contextual classifier or an existing map of the area can have larger influence on the classification accuracy than using data from an additional sensor.
机译：研究了马尔可夫随机场模型在多源分类中用于地图修订的应用。提出了一种统计模型，其中将来自多个遥感传感器的数据与空间上下文信息以及来自现有主题地图的场景先前标记进行合并，以达成共识分类。在两个用于森林分类的​​数据集上测试了该方法，并根据使用来自不同传感器的遥感数据的效果，空间背景的效果以及使用以前的调查中的地图数据的效果来研究分类性能。分类。结果表明，与使用来自其他传感器的数据相比，使用上下文分类器或区域的现有地图对分类精度的影响更大。

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