应用遥感数据识别意大利沿海松林灾害级别

被引：5

作者：

白黎娜

李增元

Fabio Maselli

Lorenzo Bottai

Alberto Ortolani

Stefano Romanelli

不详

机构：

[1] 中国林业科学研究院资源信息研究所!北京

[2] IATA-CNR!PledelleCascine

[3] Firenze

[4] Italy

[5] LaMMARegioneToscana!ViaEinstein/B

[6] CampiBisenzio(FI)

[7] CampiBisenzio(

来源：

林业科学研究 | 2001年 / 05期

关键词：

ERS-1SAR; TM; 森林灾害分类; 神经元网络; B-P模型;

D O I：

10.13275/j.cnki.lykxyj.2001.05.003

中图分类号：

TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

摘要：

分析了 L andsat TM和 ERS- 1SAR数据用于识别意大利沿海松林污染灾害级别的潜在能力。结果显示出夏季获取的 TM数据在森林灾害制图上远比冬季获取的 TM数据和 SAR影像有效 ,但 SAR影像的贡献也是不可忽略的。文中给出了应用人工神经元网络 B- P模型得到的对意大利沿海松林污染灾害级别划分的结果和应用 FINDKAPP程序得到的精度评价结果

引用

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