基于BP神经网络的森林树种分类研究

• 作者: 孙华 李永亮 林辉 王四喜 臧卓
• 来源期刊: 中南林业科技大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 森林经理学 高光谱遥感 BP神经网络 树种分类 黄丰桥
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 43-46
• 分类号: S757
• 字数: 3056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-923X.2010.11.009

摘要

精准的森林树种分类是林业遥感研究的重要课题.高光谱数据具有丰富的波谱信息,能够探测到不同植被光谱的细微差异,为森林树种分类研究提供了数据来源.人工神经网络提供了任意维数输入输出矢量之间的非线性映射,能够逼近任意的非线性连续系统,为森林树种分类研究提供了技术手段.以马尾松成熟林、樟树幼龄林及荷花玉兰幼龄林为分类对象,将高光谱特征参数作为输入矢量,森林树种类别作为输出矢量,构建BP神经网络,开展分类研究.结果表明:马尾松成熟林及樟树幼龄林的分类精度达100.0%,样本分类综合精度可达93.3%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林辉	中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心	130	1476	21.0	29.0
2	孙华	中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心	81	1088	20.0	27.0
3	臧卓	中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心	28	406	12.0	19.0
4	王四喜		4	71	3.0	4.0
5	李永亮	中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心	4	74	3.0	4.0