Matlab自组织竞争神经网络遥感图像分类——以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例

详细信息   

• 责任者：李春华^c福建师范大学 ; 沙晋明
• 刊名：遥感技术与应用
• 出版年：2006
• 卷期：21^b6总92
• 关键词：遥感 ; 土地类型11^a福建20^a神经网络系统 ; 土地覆盖 ; 土地利用 ; 图象处理 ; 分类21^a福州31^a琅歧岛
• 页码：507～511
• 索书号：P625.06/815
• 图表：^c表1参7插图
• 分类号：2110,2700
• 文摘期号：2007/00

摘要

以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例,以遥感图像解译知识为基础,使用TM、Aster的融合图像,将DEM因子作为待分类图像的波段加入其中,构成新的待分类图像,利用Matlab平台构建自组织竞争神经网络,在不依赖网络训练样本选取的前提下,仿真的结果能真实的反映原始图像的特征,分类总精度为91.14%,Kappa系数为0.89,实例证明自组织竞争神经网络分类方法是一种行之有效的分类方法。