BP神经网络在土地覆被分类中的应用研究
以matlab为平台设计了BP神经网络用于在遥感影像上自动提取地物信息，试验证明这种方法不但可以运用到微观区域的高分辨率遥感影像上，还可以运用到宏观区域的低分辨率遥感影像上。本文对分辨率为15米的ETM影像和分辨率为1000米的MODIS影像进行了试验，精度检验结果显示，总体分类精度(overall-accuracy)均高于70％，kappa系数均高于70％。在对MODIS影像进行分类时，将2006年全年的MODIS影像处理成EVI植被指数时间序列集，利用植被指数时间序列进行土地覆被分类，这是近期土地利用分类方法研究的前沿。
BP神经网络 遥感影像 土地覆被 自动分类 植被指数
于凤鸣 包玉海 卓义
国内会议
广州
中文
175-185
2007-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）