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利用BP算法进行新疆MODIS数据土地利用分类研究
被引:16
作者
:
骆成凤
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中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室北京,北京,北京,北京
骆成凤
王长耀
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中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室北京,北京,北京,北京
王长耀
刘永洪
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刘永洪
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牛铮
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:
[1]
中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室,中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学重点实验室北京,北京,北京,北京
来源
:
干旱区地理
|
2005年
/ 02期
关键词
:
MODIS数据;
BP算法;
土地利用分类;
新疆;
D O I
:
10.13826/j.cnki.cn65-1103/x.2005.02.024
中图分类号
:
TP79 [遥感技术的应用];
学科分类号
:
081102 ;
0816 ;
081602 ;
083002 ;
1404 ;
摘要
:
土地利用信息获取已经成为遥感技术的重要应用领域之一。本研究以MODIS数据产品为信息源,用神经网络分类中的反向传播网络(BP)算法对新疆进行了土地利用分类研究。以新疆石河子为实验区,比较了BP算法与最大似然法的分类精度,前者的精度提高近10%。用BP算法对新疆全省进行了土地利用分类,统计分类结果各类别的面积和百分比,所得数据与相关部门公布数据非常接近。研究结果表明,250mMODIS数据对新疆地区的土地利用的类别信息获取比较实用;BP算法对中分辨率的MODIS数据能取得较高的分类精度。
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[1]
20世纪90年代中国土地利用变化时空特征及其成因分析
[J].
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刘纪远
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张增祥
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中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院遥感应用研究所,中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,中国科学院成都山地灾害与环境研究所,中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院武汉测量与地球物理研究所,中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院新疆生态与地理研究所北京,北京,北京,兰州,成都,长春,武汉,南京,乌鲁木齐
张增祥
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庄大方
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王一谋
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中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院遥感应用研究所,中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,中国科学院成都山地灾害与环境研究所,中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院武汉测量与地球物理研究所,中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院新疆生态与地理研究所北京,北京,北京,兰州,成都,长春,武汉,南京,乌鲁木齐
王一谋
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周万村
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中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院遥感应用研究所,中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,中国科学院成都山地灾害与环境研究所,中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院武汉测量与地球物理研究所,中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院新疆生态与地理研究所北京,北京,北京,兰州,成都,长春,武汉,南京,乌鲁木齐
周万村
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张树文
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中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院遥感应用研究所,中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,中国科学院成都山地灾害与环境研究所,中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院武汉测量与地球物理研究所,中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院新疆生态与地理研究所北京,北京,北京,兰州,成都,长春,武汉,南京,乌鲁木齐
张树文
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李仁东
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江南
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中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院遥感应用研究所,中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,中国科学院成都山地灾害与环境研究所,中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院武汉测量与地球物理研究所,中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院新疆生态与地理研究所北京,北京,北京,兰州,成都,长春,武汉,南京,乌鲁木齐
江南
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吴世新
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中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院遥感应用研究所,中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,中国科学院成都山地灾害与环境研究所,中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院武汉测量与地球物理研究所,中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院新疆生态与地理研究所北京,北京,北京,兰州,成都,长春,武汉,南京,乌鲁木齐
吴世新
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地理研究,
2003,
(01)
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中国土地利用变化现代过程时空特征的研究──基于卫星遥感数据
[J].
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刘纪远
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中国科学院地理科学与资源研究所!北京
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布和敖斯尔
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第四纪研究,
2000,
(03)
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[3]
人工神经网络实用教程[M]. 浙江大学出版社 , 杨建刚编著, 2001
[4]
Comparing MODIS and ETM+ data for regional and global land classification
[J].
Price, JC
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Price, JC
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REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT,
2003,
86
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-499
[5]
CONJUGATE-GRADIENT NEURAL NETWORKS IN CLASSIFICATION OF MULTISOURCE AND VERY-HIGH-DIMENSIONAL REMOTE-SENSING DATA
[J].
BENEDIKTSSON, JA
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UNIV ICELAND,INFORMAT TECHNOL & SIGNAL PROC LAB,IS-107 REYKJAVIK,ICELAND
BENEDIKTSSON, JA
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SWAIN, PH
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INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING,
1993,
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20世纪90年代中国土地利用变化时空特征及其成因分析
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张增祥
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地理研究,
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中国土地利用变化现代过程时空特征的研究──基于卫星遥感数据
[J].
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中国科学院地理科学与资源研究所!北京
布和敖斯尔
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第四纪研究,
2000,
(03)
:229
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[3]
人工神经网络实用教程[M]. 浙江大学出版社 , 杨建刚编著, 2001
[4]
Comparing MODIS and ETM+ data for regional and global land classification
[J].
Price, JC
论文数:
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Price, JC
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REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT,
2003,
86
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[5]
CONJUGATE-GRADIENT NEURAL NETWORKS IN CLASSIFICATION OF MULTISOURCE AND VERY-HIGH-DIMENSIONAL REMOTE-SENSING DATA
[J].
BENEDIKTSSON, JA
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INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING,
1993,
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