基于自组织神经网络的遥感图像分类应用研究

摘要：

在地形复杂地区,采用传统的遥感分类方法进行土地利用遥感分类很难获得理想的精度.针对遥感图像分类的特点,根据自组织竞争神经网络的生物学基础、基本结构和学习算法,利用Matlab平台构建自组织神经网络,对地形复杂区的ETM+遥感图像通过500次训练使网络收敛后,仿真输出分类图.结果表明,基于自组织神经网络的分类器经过训练后,可用于遥感图像的分类,其分类精度明显高于传统的最大似然法.

关键词：Matlab、自组织神经网络、地形复杂区、遥感图像分类

分类号：P2(测绘学)

资助基金：国家研究发展基金2003CB415105-10;国家高技术研究发展计划863计划40361007;云南省自然科学基金2004D005Z

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-9,插页1