基于人工神经网络的城市航空遥感图像植被分类研究

被引：10

作者：

周廷刚

苏迎春

机构：

[1] 西南师范大学资源环境科学学院

[2] 西南师范大学资源环境科学学院重庆

[3] 重庆

[4] 西南师范大学附属中学

来源：

西南师范大学学报(自然科学版) | 2004年 / 06期

关键词：

模糊量化; 多层前馈神经网络; 遥感图像; 植被; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并以宁波市彩红外航空遥感图像资料为数据源,选取园林区为试验区,对植被进行监督分类,分类精度达78%.研究成果表明,该方法适用于多类别的遥感图像植被分类,其分类效果也较好.

引用

页码：1037 / 1040

页数：4

共 10 条

[1]

模式识别与神经网络.[M].殷勤业等编译;.机械工业出版社.1992,

[2]

神经网络系统理论.[M].焦李成著;.西安电子科技大学出版社.1990,

[3] Matlab自组织神经网络在遥感图像分类中的应用 [J].