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摘要:
本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整.通过改进,那些映射到可靠神经元的像素得到了很好的分类,而那些映射到不可靠神经元的像素都被作为不可分像元而提取出来.继而,从混合像元分解的角度来对这些不可分像元进行处理,按类型分解的思想确定混合像元的类别,实现对不可分像元的分类.将SOM神经网络和混合像元分解相结合的分类方法应用于高光谱图像的分类中,通过实验表明了该方法能较好地改善分类效果,提高分类精度.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 结合SOM神经网络和混合像元分解的高光谱影像分类方法研究
来源期刊 遥感学报 学科 工学
关键词 高光谱影像分类 SOM神经网络 混合像元分解
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 778-786
页数 9页 分类号 TP751.1
字数 6293字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1007-4619.2007.06.003
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 李德仁 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 350 13038 58.0 101.0
2 马洪超 武汉大学遥感信息工程学院 57 657 14.0 22.0
6 徐宏根 武汉大学遥感信息工程学院 4 27 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱影像分类
SOM神经网络
混合像元分解
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
遥感学报
月刊
1007-4619
11-3841/TP
大16开
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
82-324
1986
chi
出版文献量(篇)
2330
总下载数(次)
13
总被引数(次)
68505
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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