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基于空间模糊C均值聚类和贝叶斯网络的抗噪声遥感图像变化检测

王子浩李轶鲲李小军杨树文

自然资源遥感2023，Vol.35Issue(4)：96-104,9.

自然资源遥感2023，Vol.35Issue(4)：96-104,9.DOI:10.6046/zrzyyg.2022260

Noise-resistant change detection for remote sensing images based on spatial fuzzy C-means clustering and a Bayesian network

王子浩 ¹李轶鲲 ²李小军 ²杨树文²

作者信息

1. 兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070
2. 兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070||地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,兰州 730070||甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070
折叠

变化检测/模糊C均值聚类/简单贝叶斯网络/后验概率空间变化向量分析

change detection/fuzzy C-means clustering/simple Bayesian network/change vector analysis in posterior probability space

信息技术与安全科学

王子浩,李轶鲲,李小军,杨树文..基于空间模糊C均值聚类和贝叶斯网络的抗噪声遥感图像变化检测[J].自然资源遥感,2023,35(4):96-104,9.

国家自然科学基金项目"基于脉冲耦合神经网络的高光谱遥感图像融合方法研究"(编号:41861055)、中国博士后基金项目(编号:2019M653795)和兰州交通大学优秀平台(编号:201806)共同资助. （编号:41861055）

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：2097-034X

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