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国土资源遥感  2001, Vol. 13 Issue (1): 36-41,65    DOI: 10.6046/gtzyyg.2001.01.07
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基于逻辑斯蒂模型的遥感图像分类
刘庆生1, 刘高焕1, 蔺启忠2, 王志刚2
1. 中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京 100101;
2. 中国科学院遥感应用研究所, 北京 100101
REMOTE SENSING IMAGE CLASSIFICATION BASED ON LOGISTIC MODEL
LIU Qing-sheng1, LIU Gao-huan1, LIN Qi-zhong2, WANG Zhi-gang2
1. State key Laboratory of Resources and Environmental information system, CAS, Beijing 100101, China;
2. Institute of Remote Sensing Applications, CAS, Beijing 100101, China
全文: PDF(2013 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

逻辑斯蒂法是一种非线性的回归分析方法,因采用逻辑斯蒂模型而得名[1],可用来进行未知单元类别属性的预测和判定。不同于一般的分类方法,它可分别给出某一单元属于各已知类别的概率,进而对研究的未知区中所有单元进行分类和预测。本文首先阐述了该方法的基本原理,而后利用它对内蒙古自治区两个研究区的两种图像数据进行了分类,最后探讨了影响该方法用于遥感图像分类的几个因素.

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关键词 区域地质环境 遥感监测 技术体系 子系统    
Abstract

Logistic method is a nonlinear regression analysis method, which is based on the Logistic model. Usually, It is used to forecast and classify the unknown units into the known types. Other than the common classification methods, it can respectively calculate the probabilities which one unit belongs to the different known types, then, classify and forecast all the units of the unknown research field. In this paper, firstly we introduce the keystone of Logistic method, then, classify the two different remote sensing image data of the two different fields in The Inner Mongolia Autonomous Region by this method, finally discuss about a few factors which affect remote sensing image classification using logistic method.

Key wordsRegional geological environment    Remote sensing monitoring    Technical system    Sub-system
收稿日期: 2000-08-21      出版日期: 2011-08-02
作者简介: 刘庆生(1971-),男,1999年毕业于中国科学院遥感应用研究所,获地图学与地理信息系统博士学位,现为中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室博士后.
引用本文:   
刘庆生, 刘高焕, 蔺启忠, 王志刚 . 基于逻辑斯蒂模型的遥感图像分类[J]. 国土资源遥感, 2001, 13(1): 36-41,65.
LIU Qing-sheng, LIU Gao-huan, LIN Qi-zhong, WANG Zhi-gang . REMOTE SENSING IMAGE CLASSIFICATION BASED ON LOGISTIC MODEL. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2001, 13(1): 36-41,65.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2001.01.07      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2001/V13/I1/36


[1] 周宏坤.大比例尺矿床统计预测手册

[S].北京:中国有色金属总公司地质研究所,1988.



[2] Conese C et al. Improvement in Maximum Likelihood Classification performance on highly rugged using Principal Components Analysis【J】. INT.J.REMOTE SENSING, 1993, 14(7), 1371-1382.



[3] 王志刚,朱振海.光谱角度填图在实验室光谱分析和岩性填图中的应用【J】.遥感学报,1999,3(1):60-65.



[4] Paolo Gamba et al., A Completely Fuzzy Classification Chain for Multi-spectral Remote Sensing Images【J】. 1996,IEEE.



[5] Yang H, van der Meer F, Bakker W, Tan Z. A back-propagation neural network for mineralogical mapping from AVIRIS data【C】. The third international airborne remote sensing conference and exhibition, 1997.
[1] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[2] 陈栋, 姚维岭. 基于ArcPy与定制ArcToolbox的矿山新增图斑自动编号及方法改进[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 262-269.
[3] 汪洁, 刘小杨, 杨金中, 周英杰, 安娜, 王志晖. 基于国产高空间分辨率卫星数据的浙江省矿山环境恢复治理典型模式分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 216-221.
[4] 刁明光, 刘文静, 李静, 刘芳, 王彦佐. 矿山遥感监测矢量成果数据动态变化检测方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 240-246.
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[6] 石海岗, 梁春利, 张建永, 张春雷, 程旭. 岸线变迁对田湾核电站温排水影响遥感调查[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 196-203.
[7] 刘晰, 郝利娜, 杨显华, 黄洁, 张志, 杨武年. 矿山遥感监测指标快速统计方法研究与实现[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 259-265.
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[13] 刁娇娇, 龚鑫烨, 李明诗. 利用综合变化检测方法进行土地覆盖变化制图[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 157-165.
[14] 张春桂, 林炳青. 基于FY-2E卫星数据的福建沿海海雾遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 7-7.
[15] 魏本赞, 付丽华, 范芳, 张策, 揭文辉, 董双发. 1998—2015年新疆玛纳斯河流域湿地动态变化遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 90-94.
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