基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别
文献类型：期刊论文
| 作者 | 焦云清 ; 王世新 ; 周艺 ; 扶卿华 |
| 刊名 | 系统仿真学报
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| 出版日期 | 2007 |
| 期号 | 14页码:3223-3225 |
| 关键词 | 混合像元 神经网络 超高分辨率 MODIS数据 |
| 中文摘要 | 现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2015-01-05 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/36154]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 焦云清,王世新,周艺,等. 基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别[J]. 系统仿真学报,2007(14):3223-3225. |
| APA | 焦云清,王世新,周艺,&扶卿华.(2007).基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别.系统仿真学报(14),3223-3225. |
| MLA | 焦云清,et al."基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别".系统仿真学报 .14(2007):3223-3225. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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