多层感知神经网络在遥感影像解译中的应用

• 作者: 刘学工
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 MLP-ANN 遥感监测 洪水淹没面积
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 综合
• 页码范围: 3-4,7
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|TV882.1
• 字数: 1875字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2007.01.002

摘要

在黄河下游防洪救灾决策中,利用卫星遥感影像快速、准确地获得洪水淹没面积,对于及时组织救灾、避免人员伤亡、减少经济损失具有重要的作用.目前国内外研究了大量的影像解译方法,然而,能够应用于生产实际的多是耗费大量时间的目视解译方法.分类聚合技术能够快速进行淹没面积影像解译,基于人工神经网络技术,提出了进行淹没面积遥感影像自动解译的多层感知神经网络模型(MLP-ANN),并利用下游滩区雷达卫星遥感影像进行了模型训练和测试.研究结果表明,利用MLP-ANN进行雷达影像自动解译获得了良好结果,能为下游滩区防洪决策提供信息支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘学工	黄河水利委员会信息中心	19	97	7.0	9.0