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多光谱遥感影像具有波段多、信息量大的特点,传统的分类方法难以达到提高精度的要求。利用主成分分析对多波段遥感图像进行降维,再采用竞争型自组织神经网络对图像进行非监督分类。这种方法的分类精度为87.5%,Kappa系数为0.86,明显高于最大似然法,最小距离法和基于像元的自组织竞争神经网络法。实验结果表明该方法在多光谱遥感影像分类中具有较好的适用性。