分形与神经网络方法在卫星数字图像分类中的应用

• 作者: 秦其明 陆荣建
• 来源期刊: 北京大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卫星数字图像 分形 神经网络 纹理结构特征
• 年，卷（期）: 2000,（6）
• 页码范围: 858-864
• 页数: 7页
• 分类号: TP75
• 字数: 5457字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0479-8023.2000.06.019

摘要

根据卫星数字图像特点,引入了分形方法来描述纹理结构特征,利用离散分形布朗运动(DFBM)统计模型来抽取卫星图像纹理结构特征.在此基础上,采用神经网络方法将纹理结构特征与地物光谱特征相结合,进行卫星图像分类.试验结果表明,该分法分类效果优于单纯采用光谱特征分类的最大似然法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦其明	北京大学遥感与地理信息系统研究所	118	2464	26.0	45.0
2	陆荣建	北京大学遥感与地理信息系统研究所	2	193	2.0	2.0