Please wait a minute...
 
国土资源遥感  1998, Vol. 10 Issue (1): 21-27    DOI: 10.6046/gtzyyg.1998.01.04
  综述 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
人工神经网络在遥感数字图像分类处理中的应用
张宝光
天津师范大学地理系, 天津 300074
THE APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO CLASSIFICATION PROCESSING OF REMOTE SENSING DIGITAL IMAGES
Zhang Baoguang
Department of Geography, Tianjin Normal University, Tianjin 300074
全文: PDF(492 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

近年来,随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感数字图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论国外遥感图像分类处理研究中应用效果显着或应用前景广阔的一些神经网络方法。最后讨论了有关上述方法在遥感数据分类处理中实际应用的一些原则性问题。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李淑坤
李培军
程涛
唐杰
卢建伟
刘勇
关键词 伪交叉变差函数多时相纹理变化检测    
Abstract

In recent years, with the development of the theory about Artificial Neural Network(ANN) system, the neural network technology is becoming increasingly an effective means of classification processing of remote senser digital images and beginning to replace the Maximum Likelihood Classifier(MLC). This paper discusses some ANN methods that have been very effectively applied abroad. these methods have vast prospects on digital image processing. At last, some principled problems about the practical application of the methods to remote sensing data classification are discussed.

Key words Pseudo cross variogram    Multitemporal texture    Change detection
收稿日期: 1997-10-14      出版日期: 2011-08-02
作者简介: 张宝光 男 1939年生,1961年毕业于原苏联莫斯科测绘学院大地测量系。现任天津师范大学地理系教授,国际地理联合会系统模拟专业委员会委员,主要从事遥感地学、数量地理、地理预测和地理信息系统等方面的教学和科研,已在国内外刊物发表学术论文48篇,专著3部。
引用本文:   
张宝光. 人工神经网络在遥感数字图像分类处理中的应用[J]. 国土资源遥感, 1998, 10(1): 21-27.
Zhang Baoguang . THE APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO CLASSIFICATION PROCESSING OF REMOTE SENSING DIGITAL IMAGES. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 1998, 10(1): 21-27.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.1998.01.04      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y1998/V10/I1/21

[1] Zhang Baoguang. Neural Networks and Fariergency Decision. 28th International Geographical Congmss. 5-10, August 1996. (aaepted for publicati} in Proc IGC96)

[2] Mather P M. Computer Processing of Remotely Sensed Images. An Introduction, 1989

[3] Lippman R P. An Introducriai to Comput吨with Neural Nets. IEEE Awustic Speech and Signal Processing Magazine.4-22, April 1987

[4] Federiao G, et al. Representation Properties of Networks: Kolmogorov's Theorem is Irrelevant. Neural Computation,1989, Vol.l

[5] Solaiman B, et al. A Canperative Study of Com}entional and Neural Network Classification讨Multispectral Data.Proceeding of IGARSS' 94, 1994, Vol III,1413-1415

[6] Dawson M, et al. Neural Networks and their Applications to Parameter Retrieval and G. Newsletter. IEEE Geaeci. Remote Sensing Society, 1993, 6-14

[7] Chen MSet al. Power Series Analysis of Back Propagation Neural Networks. Proc TCNN, 1991, 295-300

[8] Kohonen T. Self一Chganizatiai and Associative Memory. 1989

[9] Solaiman MQet al. A Hybrid Algorithm. HLVQ, Conbining Unsupervised and Supervised Ixaming Approaches.International Conferences on Neural Networks. ICNN 94, 1994

[1] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[2] 潘建平, 徐永杰, 李明明, 胡勇, 王春晓. 结合相关系数和特征分析的植被区域自动变化检测研发[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 67-75.
[3] 李轶鲲, 杨洋, 杨树文, 王子浩. 耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 82-88.
[4] 王译著, 黄亮, 陈朋弟, 李文国, 余晓娜. 联合显著性和多方法差异影像融合的遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 89-96.
[5] 徐锐, 余小于, 张驰, 杨瑨, 黄宇, 潘俊. 融合Unet网络和IR-MAD的建筑物变化检测方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 90-96.
[6] 刁明光, 刘文静, 李静, 刘芳, 王彦佐. 矿山遥感监测矢量成果数据动态变化检测方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 240-246.
[7] 张春森, 吴蓉蓉, 李国君, 崔卫红, 冯晨轶. 面向对象的高空间分辨率遥感影像箱线图变化检测方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 19-25.
[8] 冯林艳, 谭炳香, 王晓慧, 陈新云, 曾伟生, 戚曌. 基于分布函数的对象级森林变化快速检测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 73-80.
[9] 刘义志, 赖华荣, 张丁旺, 刘飞鹏, 蒋小蕾, 曹庆安. 多特征混合核SVM模型的遥感影像变化检测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 16-21.
[10] 赵展, 夏旺, 闫利. 基于多源数据的土地利用变化检测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 148-155.
[11] 王立娟, 靳晓, 贾虎军, 唐尧, 马国超. 基于国产高分卫星数据的矿山环境变化检测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 151-158.
[12] 朱欣然, 吴波, 张强. 一种改进CVAPS的LUCC分类自动更新方法[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 29-37.
[13] 王光辉, 李建磊, 王华斌, 杨化超. 基于多特征融合的遥感影像变化检测算法[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 93-99.
[14] 尹凌宇, 覃先林, 孙桂芬, 刘树超, 祖笑锋, 陈小中. 利用KPCA法检测高分一号影像中的森林覆盖变化[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 95-101.
[15] 刁娇娇, 龚鑫烨, 李明诗. 利用综合变化检测方法进行土地覆盖变化制图[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 157-165.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发