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摘要:
提出了一种借助多偏移遥感图像来改进基于BP神经网络(BPNN)的亚像元定位新方法.不同于原BPNN方法使用单幅低空间分辨率观测图像,新方法利用多幅带有亚像元偏移的低空间分辨图像来确定亚像元属于各类的概率,然后根据概率值和地物覆盖比例确定亚像元类别,以降低BPNN定位模型中的不确定性和误差.实验表明,提出方法在视觉和定量评价上,均能获得更高精度的亚像元定位结果,验证了提出方法的有效性.
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文献信息
篇名 多偏移遥感图像的BP神经网络亚像元定位
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 工学
关键词 遥感图像 亚像元定位 BP神经网络(BPNN) 多偏移图像
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 527-532
页数 6页 分类号 TP751
字数 4873字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1010.2014.00527
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史文中 香港理工大学武汉大学空间信息联合实验室 88 3874 35.0 61.0
2 赵元凌 武汉大学遥感信息工程学院 1 13 1.0 1.0
3 王群明 香港理工大学土地测量与地理资讯学系 2 16 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
遥感图像
亚像元定位
BP神经网络(BPNN)
多偏移图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
总下载数(次)
3
总被引数(次)
28003
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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