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多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究
被引:13
作者
:
哈斯巴干
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机构:
中国科学院遥感应用研究所
哈斯巴干
马建文
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中国科学院遥感应用研究所
马建文
李启青
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中国科学院遥感应用研究所
李启青
戴芹
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中国科学院遥感应用研究所
戴芹
不详
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机构:
中国科学院遥感应用研究所
不详
机构
:
[1]
中国科学院遥感应用研究所
[2]
中国科学院遥感应用研究所 北京市朝阳区大屯路信箱
[3]
不详
[4]
北京市朝阳区大屯路信箱
[5]
不详
来源
:
武汉大学学报(信息科学版)
|
2004年
/ 05期
关键词
:
分类;
小波融合;
自组织特征映射;
神经网络;
主成分变换;
D O I
:
10.13203/j.whugis2004.05.019
中图分类号
:
TP751 [图像处理方法];
学科分类号
:
摘要
:
介绍了基于聚类分析的自组织特征映射神经网络分类方法 ,神经网络的输出层结构选用了 3D结构 ,可以更好地保持多波段遥感数据中的内在拓扑结构 ;并选择天津大港地区的ASTER数据中的 9个波段作为试验数据 ,通过对验证点的统计 ,分类精度达到了 94 %以上
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SELF-ORGANIZED FORMATION OF TOPOLOGICALLY CORRECT FEATURE MAPS
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[J].
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[3]
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