ASTER数据的自组织神经网络分类研究

来源 :地球科学进展 | 被引量 : 20次 | 上传用户：toon126

【摘要】

：

传统的遥感数据分类方法大多基于统计学的参数估计 ,假设数据分布服从高斯正态分布。神经网络方法无需参数估计和统计假设 ,因而 ,近来越来越多地应用于遥感数据分类之中。介绍了基于聚类分析的自组织特征映射分类方法。ASTER卫星数据是新型遥感数据 ,包括 3个 15m分辨率波段和 3个 30m分辨率的短波红外波段。选择北京地区的ASTER数据作为方法实验数据 ,首先对数据进行了小波融合 ,然后进行了土地

【作者】

：

哈斯巴干马建文李启青

【机构】

：

中国科学院遥感应用研究所

【出处】

：

地球科学进展

【发表日期】

：

2003年03期

【关键词】

：

分类小波融合自组织特征映射神经网络 Classification Wavelet fusion Self-organizing feature map N

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