基于概率神经网络的遥感影像分类方法

• 作者: 侯长艳 刘志红 巴桑 张正健 李祚泳
• 来源期刊: 高原山地气象研究
• 学科: 地球科学
• 关键词: 概率神经网络 遥感影像 最大似然法 误差矩阵 分类
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 26-29
• 分类号: P414.4
• 字数: 3132字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2184.2011.03.005

摘要

在对数据进行归一化处理的基础上,将概率神经网络用于遥感影像分类,并探讨样本区的选择和高斯基函数标准差对分类精度的影响.用西藏波密地区1999年的TM遥感影像进行分类试验,并将分类结果和经典的最大似然法进行比较.结果表明:概率神经网络的总体分类精度和Kappa系数分别为94.5％和0.934,取得了较为理想的识别和分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李祚泳	成都信息工程学院资源环境学院	142	1805	24.0	35.0
2	刘志红	成都信息工程学院资源环境学院	71	969	15.0	28.0
3	张正健		4	15	2.0	3.0
4	巴桑		5	33	3.0	5.0
5	侯长艳		1	1	1.0	1.0