基于GIS和神经网络的森林植被分类(英文)
文献类型：期刊论文
| 作者 | 刘旭升 ; 李锋 ; 昝国胜 ; 张晓丽 ; 王军厚 |
| 刊名 | 遥感学报
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| 出版日期 | 2007-09-15 |
| 卷号 | 1期号:5页码:710-717 |
| 关键词 | 遥感 分类 森林 神经网络 |
| 中文摘要 | 本文综述了国际遥感分类研究,使用Landsat7ETM+遥感数据和地理辅助数据,应用BP神经网络方法,将莽汉山林场作为研究区进行了遥感影像的分类研究。比较了BP神经网络分类与最大似然、简单和复杂非监督分类法之间的类型与数量精度。BP神经网络分类的总类型精度是70.5%,总数量精度为84.65%,KAPPA系数是0.6455。结果说明BP神经网络的分类质量优于其他方法,其总的类型精度与其他三种分类方法相比分别增加了10.5%、32%和33%,总的质量精度增加了5.3%。因此,辅以地理参考数据的BP神经网络分类可以作为一种有效的分类方法。 |
| 公开日期 | 2015-04-24 |
| 源URL | [http://ir.rcees.ac.cn/handle/311016/10568]  |
| 专题 | 生态环境研究中心_城市与区域生态国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘旭升,李锋,昝国胜,等. 基于GIS和神经网络的森林植被分类(英文)[J]. 遥感学报,2007,1(5):710-717. |
| APA | 刘旭升,李锋,昝国胜,张晓丽,&王军厚.(2007).基于GIS和神经网络的森林植被分类(英文).遥感学报,1(5),710-717. |
| MLA | 刘旭升,et al."基于GIS和神经网络的森林植被分类(英文)".遥感学报 1.5(2007):710-717. |
入库方式： OAI收割
来源：生态环境研究中心
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