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
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。
引用本文（GB/T 7714）
沙晋明 李春华, Sha Jin-ming Li Chun-hua. 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]. Yaogan jishu yu yingyong, 2011.
引文网络
本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。