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摘要:
传统统计模式识别方法进行遥感影像分类时要求数据服从正态分布且难以加入地理辅助数据.通过分析BP网的分类原理与学习算法,采用了融合遥感影像光谱数据和GIS产生的地理辅助数据进行土地利用类型分类的方法.选择最能反映实验区土地利用信息的光谱数据,结合DEM数据和坡度数据,通过归一化处理后进行BP网的训练分类.将分类结果与采用最大似然法所得的结果综合比较,结果表明,该方法优于最大似然法.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 遥感 GIS 人工神经网络 土地利用 最大似然法
年,卷(期) 2003,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 806-813
页数 8页 分类号 TP79
字数 5936字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0469-5097.2003.06.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯学智 南京大学城市与资源学系 160 5398 41.0 67.0
2 张友水 南京大学城市与资源学系 6 362 6.0 6.0
3 阮仁宗 南京大学城市与资源学系 7 289 6.0 7.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (35)
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研究主题发展历程
节点文献
遥感
GIS
人工神经网络
土地利用
最大似然法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
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