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以杭州市主城区为试验区,针对建设用地与裸地空间纹理的复杂度和水体与阴影高程差异,拟采用半方差函数与Z检验结合选出的图像纹理结合高程信息等分量实现神经网络分类.结果表明,与单纯使用光谱信息相比,图像纹理的引入使总体分类精度提高约4%,加入高程信息则可以使总体分类精度提高约10%,达到82.75%,表明该方法可以应用于新数据的分类并得到相对满意的结果.