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针对ETM基于BP网络像元分解模型分类研究: maokebiao 2009-5-31 17:58; 摘　要:限制遥感图像分类精度的一个主要原因是混合像元问题。因此像元分解也一直是遥感研究的一个热点问题。本文针对传统像元分解方法的缺点，首先对影像进行纯净像元提取，再对混合像元进行分解。在提取纯净像元时，利用ETM影像的全色波段和单波段不同的分辨率选取训练样本，从而克服了传统像元分解中需要两种影像或地面实测资料的缺点。然后用BP神经网络对混合像元进行分解。同时用民乐县的ETM影像作了试验。又利用对应的土地利用图作了验证。取得了比较好的效果。 1. 毛克彪 , 覃志豪 , 张万昌 , 针对 ETM 基于 BP 网络模型的像元分解研究 , 遥感信息 , 2004, 74(2):27-30. PDF下载; 个人分类: 星星点灯|3648 次阅读|0 个评论

一个基于SOFM网络模型的遥感图像分类方法: maokebiao 2009-5-31 17:57; 摘　要:遥感图像分类一直是遥感研究方面的一个热点问题，也是遥感图像数据挖掘方面的一个重要方面。针对传统神经网络分类的弱点，先根据土地利用图对典型地物的像元值进行取样，然后用监督分类对纯净像元进行提取，最后利用自组织神经网络对剩余混合像元进行分类，从而避免了对纯净像元的误分，而且克服了传统神经网络的不足。利用SOFM网络模型对民乐县的遥感影像进行了分类并和传统的神经网络分类以及对应的土地利用图做了比较，用SOFM网络模型有效地提高了分类精度。为了保证分类精度，对地形和大气做了精校正。 1. 毛克彪 , 覃志豪 , 张万昌 , 一个基于 SOFM 网络模型的遥感图象分类方法 , 遥感技术与应用， 2003, 6:399-402. PDF下载; 个人分类: 星星点灯|3182 次阅读|0 个评论

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