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| 基于KMNF和BP神经网络的高光谱遥感影像分类 | |
| 引用本文： | 林娜,杨武年,王斌.基于KMNF和BP神经网络的高光谱遥感影像分类[J].计算机工程与设计,2013,34(8). |
| 作者姓名： | 林娜 杨武年 王斌 |
| 作者单位： | 1. 重庆交通大学土木建筑学院,重庆400074;成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,四川成都610059 2. 成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室,四川成都,610059 3. 重庆市地理信息中心,重庆,401121 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，高等学校博士学科点专项科研基金项目，重庆市自然科学基金项目，国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金项目 |
| 摘 要： | 为了对高维非线性的高光谱影像进行降维及信息提取,提出了高光谱影像核最小噪声分离变换(kernel minimum noise fraction,KMNF)特征提取后利用BP神经网络分类的方法.以高光谱影像KMNF特征提取后的前几个特征分量作为BP神经网络的输入,进行BP神经网络分类,并与单独的高光谱影像BP神经网络分类进行比较.美国内华达州CUPRITE矿区AVIRIS数据的实验结果表明,基于KMNF和BP神经网络的高光谱影像分类较单独BP神经网络分类总体精度及时间性能均得到提高. |
| 关 键 词： | 高光谱遥感 核最小噪声分离变换 核方法 BP神经网络 分类 |
Hyperspectral image classification on KMNF and BP neural network |
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| LIN Na , YANG Wu-nian , WANG Bin.Hyperspectral image classification on KMNF and BP neural network[J].Computer Engineering and Design,2013,34(8). | |
| Authors: | LIN Na YANG Wu-nian WANG Bin |
| Abstract: | |
| Keywords: | hyperspectral remote sensing kernel minimum noise fraction kernel method BP neural network classification |
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