CH20120253 一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法=A Regional Adaptive Segmentation Algorithm for Remote Sensing Image/巫兆聪，胡忠文，欧阳群东（武汉大学遥感信息工程学院）//武汉大学学报·信息科学版.-2011，36（3）.-293～296

提出了一种区域自适应的标记分水岭分割方法。该方法利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法，对梯度影像进行区域自适应阈值分割，提取分割标记，然后采用Meyer算法进行标记分水岭分割。实验结果表明，该算法能够有效解决遥感影像不同区域的分割问题，达到比较理想的水平。图5参12

♣标记分水岭 遥感影像 区域自适应分割

CH20120254 利用极化目标分解和WMRF的全极化SAR图像分类方法=Classification of Fully Polarimetric SAR Image Based on Polarimetric Target Decomposition and Wishart Markov Random Field/张斌（武汉大学电子信息学院），杨然，谢兴，秦前清//武汉大学学报·信息科学版.-2011，36（3）.-297～300

提出了一种新的全极化SAR图像非监督分类方法，该方法将H/Alpha/A分解与马尔科夫随机场（Morkov rondom field，MRF）相结合。首先，根据地物的散射机制进行H/Alpha/A分解得到初始分类；然后，由基于Wishart分布的最大似然法迭代聚类更新分类结果；最后，结合WMRF（Wishart markov random field）方法，由迭代条件模型法求取最大后验准则下的分割结果。NASA/JPL实验室的数据结果表明，该算法具有较好的分类效果，并获得了较高的分类精度。表1参8

♣全极化合成孔径雷达 极化目标分解 非监督分类 马尔科夫随机场

CH20120255 利用决策树工具的土地利用类型遥感识别方法研究=Land Use Information Extraction from Remote Sensing Data Based on Decision Tree Tool/朱江洪，李江风，叶菁（中国地质大学（武汉）资源学院）//武汉大学学报·信息科学版.-2011，36（3）.-301～305

应用决策树的理论和方法，利用遥感数据及其他相关数据和资料进行土地利用信息分类。通过研究地物光谱统计特征，讨论了通过耕地指数等归一化地类指数来增强影像地类特征、结合DEM提取土地利用信息的决策树分支点的设计方法，较好地解决了水体和建筑阴影、道路等容易混淆区域的区分问题。……