人工神经网络在农村土地利用分类中的应用

• 作者: 何东健 郭小英
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 土地利用 遥感图像分类 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 190-194
• 分类号: S126
• 字数: 3977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2011.01.047

摘要

为克服传统方法在土地利用分类中的不足,提出了以Google Earth公开遥感图像为样本,在采用灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征和利用主成分分析法进行特征优选的基础上,建立BP神经网络图像分类的遥感图像土地利用分类模型.以Matlab工具为平台对实验图像进行验证.结果表明:该分类模型分类总体精度达到88.00%,Kappa系数达到0.814 5,优于传统的最大似然分类方法,对农村资源规划与环境调查有较大帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何东健	西北农林科技大学机械与电子工程学院	188	3174	30.0	46.0
2	郭小英	西北农林科技大学机械与电子工程学院	1	8	1.0	1.0