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国土资源遥感  1997, Vol. 9 Issue (3): 46-50    DOI: 10.6046/gtzyyg.1997.03.08
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应用自组织神经树模型进行森林立地分类研究
全志杰, 李元科, 吕恒
西北林学院, 陕西杨陵 712100
USING THE MODEL OF SELF-ORGANIZED NEURAL TREE TO THE CLASSIFICATION OF FORESTLANDS
Quan Zhijie, Li Yuanke, Lu Heng
Dept of Forestry Northwest Forestry College, Yangling Shanxi 712100
全文: PDF(251 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 利用航空遥感图像获取森林立地因子信息,在GIS支持下,以研究区内692个地块单元为对象,用自组织神经树模型进行森林立地分类研究,结果表明,该方法分类速度快、精度高、容错能力强,有极好的应用前景。
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关键词  Radarsat SAR蓄积量预测树高胸径后向散射系数    
Abstract:Through the information of forestlands obtained from remote sensing pictures of 692 land patches, this paper has studied the forestlands classification in the method of self-organizing neural tree model under the support of GIS. The results show that this method of classification has so many advantages, such as speed, accuracy and tolerence.
Key words Radarsat SAR    Forest stock volume estimation    Tree height    Diameter at breast height    Backscatter coefficient
收稿日期: 1997-06-02      出版日期: 2011-08-02
作者简介: 全志杰 男 副教授,1942年生,1967年毕业于西北农业大学林学系。长期从事林业遥感与GIS应用等课程的教学及科研工作,曾在《中国环境科学》、《中国农业科学》、《国土资源遥感》等刊物发表论著30余篇。
引用本文:   
全志杰, 李元科, 吕恒. 应用自组织神经树模型进行森林立地分类研究[J]. 国土资源遥感, 1997, 9(3): 46-50.
Quan Zhijie, Li Yuanke, Lu Heng . USING THE MODEL OF SELF-ORGANIZED NEURAL TREE TO THE CLASSIFICATION OF FORESTLANDS. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 1997, 9(3): 46-50.
链接本文:  
http://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.1997.03.08      或      http://www.gtzyyg.com/CN/Y1997/V9/I3/46


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