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人工神经网络在遥感图像森林植被分类中的应用
被引量：
25
1
作者
王任华
霍宏涛
游先祥
《北京林业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期1-5,共5页
应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神...
应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神经网络模型 ,鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显 ,利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构 ,研究中引入高程数据作为一个独立波段与 3个多光谱波段一起直接进行分类 ,取得了很好效果 .该方法与常规的最大似然法相比 ,存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了 2 7 5个百分点 .对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高 .
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关键词
人工神经网络
森林分类
植被分类
遥感图像
误差后向传播模型
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职称材料
题名
人工神经网络在遥感图像森林植被分类中的应用
被引量：
25
1
作者
王任华
霍宏涛
游先祥
机构
北京林业大学资源与环境学院
中国人民公安大学科技系
出处
《北京林业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金"宁夏贺兰山森林岛景观格局动态变化及对环境的影响"资助项目
文摘
应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神经网络模型 ,鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显 ,利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构 ,研究中引入高程数据作为一个独立波段与 3个多光谱波段一起直接进行分类 ,取得了很好效果 .该方法与常规的最大似然法相比 ,存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了 2 7 5个百分点 .对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高 .
关键词
人工神经网络
森林分类
植被分类
遥感图像
误差后向传播模型
Keywords
Backpropagation
Image processing
Mathematical models
Neural networks
Plants (botany)
Remote sensing
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
人工神经网络在遥感图像森林植被分类中的应用
王任华
霍宏涛
游先祥
《北京林业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
25
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