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基于TM与IRS融合图像对土地覆盖进行分类
基于TM与IRS融合图像对土地覆盖进行分类
来源 :中国农业大学学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户:kkkwwwbushiwo
【摘 要】
:
用不同空间分辨率的 TM与 IRS- 1C(PAN)遥感图像进行融合 ,可增强图像清晰度。本研究用人工神经网络 BP算法对 TM和 IRS- 1C(PAN)的融合图像进行土地覆盖分类 ,分类的总体精度达到 95 % ,高于最大似然法 (分类的总体精度为 71% )
【作 者】
:
吴连喜
严泰来
张玮
【机 构】
:
中国农业大学信息学院
【出 处】
:
中国农业大学学报
【发表日期】
:
2001年05期
【关键词】
:
人工神经网络
遥感融合图像
分类
IM
IRS
土地覆盖
artificial neural network
fused remote sensing ima
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用不同空间分辨率的 TM与 IRS- 1C(PAN)遥感图像进行融合 ,可增强图像清晰度。本研究用人工神经网络 BP算法对 TM和 IRS- 1C(PAN)的融合图像进行土地覆盖分类 ,分类的总体精度达到 95 % ,高于最大似然法 (分类的总体精度为 71% )
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