基于概率神经网络的遥感图像分类MATLAB实现

被引：6

作者：

李海洋

范文义

机构：

[1] 东北林业大学

来源：

东北林业大学学报 | 2008年 / 06期

关键词：

Matlab; 概率神经网络; 分类; 精度; Kappa系数;

D O I：

10.13759/j.cnki.dlxb.2008.06.029

中图分类号：

TP751 [图像处理方法]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081002 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在遥感图像分类研究方面人工神经网络是一种有效途径,与传统的分类方法相比概率神经网络具有许多优良的性能,因此利用神经网络工具箱构建了概率神经网络,经对比分类精度选取最优SPREAD=0.009,并对一幅TM假彩色遥感图像通过训练后,仿真输出能真实地反映原始图像的特征,其分类总精度为82.62%,Kap-pa系数为0.7821,结果表明:分类精度能够满足遥感图像分类的需要。

引用

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