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基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究
基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究
作者:
冯学智
张友水
阮仁宗
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
遥感
GIS
人工神经网络
土地利用
最大似然法
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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BP神经网络
ETM+遥感影像
湿地覆被分类
盐城滨海湿地
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
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
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6.0
7.0
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2020(4)
引证文献(0)
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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)
主办单位:
南京大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0469-5097
CN:
32-1169/N
开本:
出版地:
江苏省南京市南京大学
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
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