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摘要:
本文基于光谱波段信息,提取NDWI、NDVI、NDBI三种归一化指数,作为城市地区土地利用分类的关键辅助信息。在此基础上,提出基于RBF网络与归一化指数的城市遥感分类模型。最后,以四川南充市为研究区域,以TM影像为数据源,对本文提出的城市地区分类模型进行了分类实验。实验结果表明,RBF在融合地学参数方面具有一定的优势,基于RBF神经网络与地表指数进行分类,能获得95.02%的较为理想的总体分类精度,比单纯利用波段信息进行分类其精度提高了7.05个百分点。
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文献信息
篇名 结合RBF网络与光谱指数的遥感分类应用研究
来源期刊 无线通信 学科 经济
关键词 RBF神经网络 光谱指数 城市土地利用 分类
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 136-142
页数 7页 分类号 F2
字数 语种
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研究主题发展历程
节点文献
RBF神经网络
光谱指数
城市土地利用
分类
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线通信
双月刊
2163-3983
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出版文献量(篇)
205
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