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基于BP神经网络的竹林遥感监测研究

来源 :浙江林学院学报 | 被引量 : 24次 | 上传用户：drcqy

【摘要】

：

竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要,高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块,采用BP神经网络(back propagation neural network)对ETM+(enhanced themativ mapper plus)遥感影像提取竹林信息,得到了较高的精度,生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%;同时比较了Levenber

【作者】

：

施拥军徐小军杜华强周国模金伟周宇峰

【机构】

：

浙江林学院环境科技学院

【出处】

：

浙江林学院学报

【发表日期】

：

2008年04期

【关键词】

：

森林经理学 BP神经网络竹林分类遥感 ETM+ forest management back propagation （BP） neural netwo

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竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要,高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块,采用BP神经网络(back propagation neural network)对ETM+(enhanced themativ mapper plus)遥感影像提取竹林信息,得到了较高的精度,生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%;同时比较了Levenberg-Marquardt BP算法函数(Trainlm)、自适应学习率BP的梯度递减函数(Traingda

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