变差函数和神经网络结合的遥感影像分类方法研究

doi:10.6046/gtzyyg.2006.01.04

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摘要

提出利用地统计学变差函数对遥感影像纹理信息进行提取，将变差函数得到的纹理信息与光谱信息相结合，运用神经网络进行分类的遥感影像分类方法。将该分类方法应用于试验区，并与最大似然法的分类结果进行对比分析，结果表明，该方法具有较高的分类精度。

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Abstract：

Texture is the key character of remote sensing image. In this paper, the image texture was extracted by means of semivariogram. On such a basis, this study adopted the back propagation artificial neural network method to make classification by combining spectral feature with many sort of textures. The classification results were then compared with the results obtained by the maximum likelihood method. The results of the study have proved that the application of combined spectral features and textural measures based on the geostatistics and NN theory to the classification of the remote sensing image may improve the accuracy of image classification.

收稿日期: 2005-10-10 出版日期: 2009-07-24

TP 75

基金资助:

国家自然科学基金重点项目（编号：50339050和50239090）。

通讯作者: 李小涛（1974-），男，工程师，中国水利水电科学研究院遥感中心工作，主要从事遥感和地理信息系统在水旱灾害等方面的应用研究。

引用本文:

李小涛, 李纪人, 黄诗峰, 宋小宁. 变差函数和神经网络结合的遥感影像分类方法研究[J]. 国土资源遥感, 2006, 18(1): 18-21.
LI Xiao-Tao, LI Ji-Ren, HUANG Shi-Feng, SONG Xiao-Ning. A REMOTE SENSING IMAGE CLASSIFICATION
METHOD BASED ON GEOSTATISTICS. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2006, 18(1): 18-21.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2006.01.04 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y2006/V18/I1/18

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