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文献综述
文 献 综 述一、摘要遥感影像分类技术是随着遥感传感技术的诞生而产生的，传感器获取的遥感数据要成为有用的信息和知识，必须经过一系列的处理和分析，与遥感传感器技术发展的速度相比，从遥感影像中提取信息的方法相对发展缓慢得多[1]。
近些年来，围绕遥感影像分类方面的研究十分活跃，出现了许多分类方法，包括词包模型（Bag-of-Word，BOW）、主题模型(Topic model)等。
词包模型由于具有快速、高效的特性，在文本分类问题中取得了巨大成功。
词包模型忽略了特征之间的联系和位置关系，这虽然造成了一些信息的损失，但却能够方便、快捷地构造出设计模型。
主题模型包括概率潜在语义分析（Probabilistic LatentSemanticAnalysis,p LSA)模型和隐狄利克雷分配（latent dirichlet allocation，LDA）模型。
两种模型通过挖掘文档中的主体信息，可以从底层的特征中提取具有语义的特征。
相较于传统的人工识别遥感影像，计算机自动识别的能力更加突出，不仅可以提高影像识别的效率，还能避免人工识别过程中存在的一些人为失误和主观误判，使得影像识别的结果更加准确有效。
关键词：主题模型；词包模型；遥感影像分类二、研究背景从人类社会形成开始，人类对世界的探索便从未休止。
在探知世界的同时，人类对地表环境的了解也越来越清晰。
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