基于多层感知器神经网络对遥感融合图像和TM影像进行土地覆盖分类的研究

• 作者: 严泰来 吴连喜 张玮
• 来源期刊: 土壤通报
• 学科: 农学
• 关键词: 多层感知器神经网络 遥感融合图像 遥感分类
• 年，卷（期）: 2001,（z1）
• 所属期刊栏目: 盐渍土分类及特性
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: S155.1
• 字数: 2616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0564-3945.2001.z1.011

摘要

80年代以来，人工神经元网络(ANN)技术的应用不断向广度和深度发展.用不同空间分辨率的TM和IRS遥感图像进行融合，综合了不同传感器数据所提供的信息，增强了图像的清晰度，改善了解译效果。用多层感知器神经网络对遥感融合图像进行分类，分类精度达95%，比用多层感知器神经网络对TM图像进行分类（分类精度达73%）效果要好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严泰来	中国农业大学信息管理系	42	963	15.0	30.0
2	张玮	中国农业大学信息管理系	33	592	14.0	24.0
3	吴连喜	中国农业大学信息管理系	4	62	4.0	4.0