【摘 要】
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遥感图像分类技术作为遥感技术的一个重要分支,多年来一直受到遥感界研究人员的普遍重视.该文回顾了计算机图像分类的研究背景,阐述了神经网络和模糊技术的特点,以及它们运用
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遥感图像分类技术作为遥感技术的一个重要分支,多年来一直受到遥感界研究人员的普遍重视.该文回顾了计算机图像分类的研究背景,阐述了神经网络和模糊技术的特点,以及它们运用于遥感图像分类的必要性和可行性;简要概述了图像分类的原理和过程,以及监督分类、精度估计等概念.提出了三个模型:RBF神经网络遥感影像分类模型、模糊神经网络遥感影像分类模型和自适应谐振神经网络遥感影像分类模型.阐述了RBF映射理论,分析了RBF的结构及学习过程.运用径向基函数神经网络和K均值法建立遥感影像分类模型并进行遥感影像分类,以实际的遥感影像分类为例,通过与传统的最小距离法和BP神经网络分类器进行比较,对RBF神经网络分类器的优点进行了归纳,并就算法实现中的一些问题进行了探讨.
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