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A method for classification of multisource data using interval-valued probabilities and its application to HIRIS data

机译：一种利用区间值概率对多源数据进行分类的方法及其在HIRIs数据中的应用

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A method of classifying multisource data in remote sensing is presented. The proposed method considers each data source as an information source providing a body of evidence, represents statistical evidence by interval-valued probabilities, and uses Dempster's rule to integrate information based on multiple data source. The method is applied to the problems of ground-cover classification of multispectral data combined with digital terrain data such as elevation, slope, and aspect. Then this method is applied to simulated 201-band High Resolution Imaging Spectrometer (HIRIS) data by dividing the dimensionally huge data source into smaller and more manageable pieces based on the global statistical correlation information. It produces higher classification accuracy than the Maximum Likelihood (ML) classification method when the Hughes phenomenon is apparent.

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作者
Kim, H.; Swain, P. H.;
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作者单位

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年度 1991
页码 1-7
总页数 7
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
关键词
CLASSIFICATIONS; DATA INTEGRATION; MATHEMATICAL MODELS; MULTISENSOR APPLICATIONS; PROBABILITY THEORY; REMOTE SENSING; BAYES THEOREM; BOOLEAN ALGEBRA; DIGITAL DATA; IMAGING SPECTROMETERS; MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATES; MULTISPECTRAL BAND SCANNERS; STATISTICAL CORRELATION; SYNTHETIC APERTURE RADAR;

机译：分类;数据集成;数学模型;多传感器应用;概率理论;遥感;贝叶斯定理; BOOLEaN aLGEBRa;数字数据;成像光谱仪;最大似然估计;多频带扫描仪;统计相关;合成孔径雷达;

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