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基于BP神经网络的多源遥感影像分类

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【作者】 贾永红张春森王爱平

【Author】 JIA Yong-hong 1, ZHANG Chun-sen 2, WANG Ai-ping 1 (1.School of Information Engineering for Remote Sensing, Wuhan University,Wuhan 430070,China; 2.Dept. of Survey Engineering, Xi’an University of Science & Technology, Xi’an 710054,China)

【机构】 武汉大学遥感信息工程学院!湖北武汉430070西安科技学院测量工程系!陕西西安710054

【摘要】 在研究人工神经网络理论的基础上 ,应用动量法和学习率自适应调整的策略 ,改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的LandsatTM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。结果表明 :同标准的BP神经网络、传统的Bayes融合分类法相比 ,改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准BP网络高的分类精度 ,可同Bayes融合媲美 ,而且提高了学习率 ,增强了算法的可靠性 ,因而提高了影像分类速度 ,更适用于遥感影像分类。

【关键词】 BP神经网络信息融合分类
【基金】 国家测绘局测绘科技发展基金!资助项目 (980 15 )
  • 【DOI】10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2001.01.016
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】94
  • 【下载频次】586
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