人工神经网络遥感影像分类模型及其与知识集成方法研究

被引：86

作者：

骆剑承

周成虎

杨艳

机构：

[1] 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室!北京

[2] 北京师范大学环境科学研究所!北京

来源：

遥感学报 | 2001年 / 02期

关键词：

人工神经网络; 多层感知器; BP学习算法; 遥感图像分类; 地学知识;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751.1 [数字处理];

学科分类号：

摘要：

以多层感知器 (MLP)为例 ,探讨了地学知识与ANN融合进行遥感影像分类的方法。首先对MLP网络结构、学习算法及其改进进行分析 ;然后总结了MLP进行遥感影像分类的一般方法和存在的缺陷 ;发展了基于知识的MLP神经网络遥感影像分类模型 ,并具体利用基于规则的MLP方法进行了遥感土地覆盖分类的实验 ,把获得的结果与传统统计方法和一般ANN方法进行了综合比较 ,获得了有意义的结果。

引用

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