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根据卫星数字图像特点 ,引入了分形方法来描述纹理结构特征 ,利用离散分形布朗运动(DFBM)统计模型来抽取卫星图像纹理结构特征。在此基础上 ,采用神经网络方法将纹理结构特征与地物光谱特征相结合 ,进行卫星图像分类。试验结果表明 ,该分法分类效果优于单纯采用光谱特征分类的最大似然法。
分形与神经网络方法在卫星数字图像分类中的应用
【摘 要】
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根据卫星数字图像特点 ,引入了分形方法来描述纹理结构特征 ,利用离散分形布朗运动(DFBM)统计模型来抽取卫星图像纹理结构特征。在此基础上 ,采用神经网络方法将纹理结构特征与地物光谱特征相结合 ,进行卫星图像分类。试验结果表明 ,该分法分类效果优于单纯采用光谱特征分类的最大似然法。
【机 构】
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北京大学遥感与地理信息系统研究所
【出 处】
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北京大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2000年06期
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