遥感影像的分类与识别技术在土地资源调查中的应用

• 作者: 李小琳 李颖 赵文吉
• 来源期刊: 吉林大学学报地球科学版
• 关键词: 分类识别 动态变化 神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 数学地质·遥感·勘工
• 页码范围: 261-264
• 页数: 4页
• 分类号: S127
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5888.2001.03.012

摘要

遥感图像记录了地物在空间域、时间域、光谱域的变化信息.利用图像的分类技术, 能够识别土地利用类型.计算机遥感分类识别原理,是利用地物的光谱能量特征差异性和结构特征差异性来识别地物信息.根据北京某地遥感图像实例资料,将土地利用类型分为监督分类、非监督分类、最大似然法分类、神经网络分类等.不同的分类方法有各自的特点且分类结果也有一定的差别,其中神经网络分类与真实情况最为接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李颖	吉林大学朝阳校区信息科学与技术学院	79	451	12.0	18.0
2	李小琳	吉林大学朝阳校区信息科学与技术学院	10	93	5.0	9.0
3	赵文吉	首都师范大学地理系	149	2023	24.0	37.0