遥感土地覆盖类型识别的自组织人工神经网络模型

doi:10.6046/gtzyyg.1994.04.10

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摘要

本文提出了进行遥感土地覆盖类型识别的自组织人工神经网络模型,并选取了一组标准样作为研究对象,识别效率较高。结果表明,该网络性能良好,可望成为遥感土地覆盖类型识别的有效手段。

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关键词 ： QuickBird数据, 土地整理, 遥感

Abstract：

The self-organization artificial neural network model for the recognition about land cover type of remote sensing was presented in this paper.A group of samples was selected and studied for the model testing. The recognizing rate is high. The results show that the neural network model is good, and therefore it might be referred as an effective technique for the recognition about land cover type of remote sensing.

Key words： Quickbird Land reorganization Remote sensing

出版日期: 2011-08-02

引用本文:

蔡煜东, 李伟, 许伟杰. 遥感土地覆盖类型识别的自组织人工神经网络模型[J]. 国土资源遥感, 1994, 6(4): 63-66.
Cai Yudong, Li Wei, Xu Weijie. ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL FOR RECOGNITION ABOUT LAND COVER TYPE OF REMOTE SENSING. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 1994, 6(4): 63-66.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.1994.04.10 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y1994/V6/I4/63

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