人工神经网络遥感影像分类模型及其与知识集成方法研究

• 作者: 周成虎 杨艳 骆剑承
• 来源期刊: 遥感学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 多层感知器 BP学习算法 遥感图像分类 地学知识
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 122-130
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 7342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1007-4619.2001.02.010

摘要

以多层感知器(MLP)为例，探讨了地学知识与ANN融合进行遥感影像分类的方法。首先对MLP网络结构、学习算法及其改进进行分析；然后总结了MLP进行遥感影像分类的一般方法和存在的缺陷；发展了基于知识的MLP神经网络遥感影像分类模型，并具体利用基于规则的MLP方法进行了遥感土地覆盖分类的实验，把获得的结果与传统统计方法和一般ANN方法进行了综合比较，获得了有意义的结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆剑承	中国科学院地理科学与资源研究所	124	4043	33.0	60.0
2	周成虎	中国科学院地理科学与资源研究所	263	12312	58.0	102.0
3	杨艳	北京师范大学环境科学研究所	9	553	7.0	9.0