Fuzzy ARTMAP神经网络在土地覆盖分类中的应用研究

面对数量激增、包含信息日趋复杂的遥感影像,如何快速有效地自动分类已成为遥感领域亟待解决的问题。以TM影像为实例,探讨了FuzzyARTMAP神经网络在土地覆盖分类方面的应用。在总结FuzzyARTMAP网络警戒系数调整方法的基础上,提出了一种新的设置和调整警戒系数的方法。实验结果表明,这种新方法可以解决人为选择警戒系数效率低、难以取得合适数值的问题,并能提高网络的收敛速度和分类精度,结合本文所提算法的FuzzyARTMAP神经网络与最大似然法和传统FuzzyARTMAP网络相比较,训练时间缩短,分类精度有所提高。FuzzyARTMAP网络用于土地覆盖分类研究可以获得相对较好的分类结果。