基于融合技术的潮滩湿地植被分类

• 作者: 朱云虹 李俊辉 杨立君 汪晓傲 袁一
• 来源期刊: 测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 湿地植被 分类 融合 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 3707字
• 语种: 中文

摘要

为了解决遥感影像上潮滩湿地植被光谱相似性导致的分类困难问题，本文以Lansat5、IKONOS影像为数据源，探讨了融合技术在潮滩湿地植被遥感分类中应用，提出了基于小波融合变换的神经网络分类方法。实验结果表明，融合技术提高了潮滩湿地植被的分类总精度，具有较好的实用效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨立君		32	146	7.0	10.0
2	朱云虹		5	42	3.0	5.0
3	李俊辉		6	11	2.0	3.0
4	袁一		1	2	1.0	1.0
5	汪晓傲		1	2	1.0	1.0