基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

• 作者: 周艺 扶卿华 焦云清 王世新
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混合像元 神经网络 超高分辨率 MODIS数据
• 年，卷（期）: 2007,（14）
• 所属期刊栏目: 仿真计算机和仿真软件及仿真试验环境
• 页码范围: 3223-3225
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.9|TP79
• 字数: 3167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2007.14.025

摘要

现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法.在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周艺	中国科学院遥感应用研究所	74	1911	28.0	42.0
2	王世新	中国科学院遥感应用研究所	69	2350	26.0	47.0
3	焦云清	中国科学院遥感应用研究所	3	77	3.0	3.0
4	扶卿华	中国科学院遥感应用研究所	2	82	2.0	2.0