| 基于BP神经网络的多源遥感影像分类 |
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| 引用本文： | 贾永红,张春森,王爱平.基于BP神经网络的多源遥感影像分类[J].西安科技大学学报,2001,21(1):58-60. |
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| 作者姓名： | 贾永红 张春森 王爱平 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学 遥感信息工程学院,
2. 西安科技学院 测量工程系, |
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| 基金项目： | 国家测绘局测绘科技发展基金资助项目(98015) |
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| 摘 要： | 在研究人工神经网络理论的基础上，应用动量法和学习率自适应调整的策略，改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的LandsatTM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。结果表明同标准的BP神经网络、传统的Bayes融合分类法相比，改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准BP网络高的分类精度，可同Bayes融合媲美，而且提高了学习率，增强了算法的可靠性，因而提高了影像分类速度，更适用于遥感影像分类。
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| 关 键 词： | BP 神经网络 信息融合 分类 |
| 文章编号： | 1001-7127(2001)01-0058-03 |
| 修稿时间： | 2000年5月2日 |
Classifying of
multisources remote sensing imagery based on BP neural network |
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| JIA Yong-hong,ZHANG Chun-sen,WANG Ai-ping.Classifying of
multisources remote sensing imagery based on BP neural network[J].JOurnal of XI’an University of Science and Technology,2001,21(1):58-60. |
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| Authors: | JIA Yong-hong ZHANG Chun-sen WANG Ai-ping |
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| Institution: | JIA Yong-hong 1,ZHANG Chun-sen 2,WANG Ai-ping 1 |
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| Abstract: | A fusion method for target recognition based on artificial neurual B-P network are studied. This improved method is used in classification of land use with remote sensing imagery such as SAR and TM band 5,4,3. Compared with classification of the standard B-P network and Bayesian statistics, the results show it has not noly the highest accurracy but also the fastest speed of classification. So it is applied in classification of remotely sensed images. |
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| Keywords: | artificial neural B-P network information fusion classification |
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