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Matlab 自组织竞争神经网络遥感图像分类——以福州市琅歧岛土地覆盖ö土地利用类型为例
引用本文:李春华,沙晋明.Matlab 自组织竞争神经网络遥感图像分类——以福州市琅歧岛土地覆盖ö土地利用类型为例[J].遥感技术与应用,2006,21(6):507-511.
作者姓名:李春华  沙晋明
作者单位:(福建师范大学地理科学学院, 福建福州 350007)
基金项目:福建省科技厅项目“基于多源遥感信息的景观尺度转换及动态变化模拟研究”(2005K022),福建省自然保护资源环境省重点学科项目“植被生态环境遥感本底值研究”(2005-0001)
摘    要:以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例, 以遥感图像解译知识为基础, 使用TM、Aster的融合图像, 将DEM 因子作为待分类图像的波段加入其中, 构成新的待分类图像, 利用Matlab 平台构建自组织竞争神经网络, 在不依赖网络训练样本选取的前提下, 仿真的结果能真实的反映原始图像的特征, 分类总精度为91. 14% , Kappa 系数为0. 89, 实例证明自组织竞争神经网络分类方法是一种行之有效的分类方法。

关 键 词:土地覆盖/土地利用  Matlab    自组织竞争神经网络  Aster  图像  
文章编号:1004-0323(2006)06-0507-05
收稿时间:2006-04-07
修稿时间:2006年4月7日

Knowledge Based Self-Organizing Neural Network Remote Sensing Image Classification Approach
LI Chun-hua,SHA Jin-ming.Knowledge Based Self-Organizing Neural Network Remote Sensing Image Classification Approach[J].Remote Sensing Technology and Application,2006,21(6):507-511.
Authors:LI Chun-hua  SHA Jin-ming
Affiliation:( Institute of Geography , Fujian Normal University , Fuzhou 350007, China)
Abstract:The research is based on the Land cover/Land use classification of Fuzhou Lanqi island,on the basic of image interpretation knowledge,using fusion image of TM and Aster,integrating DEM data.Based on Matlab software,appling Self-organization artificial neural net classification method.Without the training area date,the total precision of classification is 91.14% and Kappa coefficient is 0.89.The method has been aproved to be effective to meet classification accuracy.
Keywords:Land cover/Land use  Matlab  Self-organization competition artificial neural net  Aster image
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