核聚类改进的RBF神经网络遥感影像分类

• 作者: 万幼川 李刚 王梦秋
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感影像分类 RBF神经网络 核聚类 OTSU算法,影像分割
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: TP75|P237.9
• 语种: 中文

摘要

为提高RBF神经网络遥感影像分类算法的分类效果,本文提出了一种基于核聚类的改进方法.文中采用武汉地区的SPOT影像为实验数据,比较了改进算法与传统基于K均值的RBF神经网络的分类结果,试验表明改进算法的总体精度和Kappa系数均高于传统算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万幼川	武汉大学遥感信息工程学院	106	2057	24.0	42.0
2	李刚	武汉大学遥感信息工程学院	57	418	11.0	18.0
3	王梦秋	武汉大学遥感信息工程学院	2	7	1.0	2.0