Fisher和神经网络相融合的遥感图像分类

发布时间：2017-11-14 17:13

  本文关键词：Fisher和神经网络相融合的遥感图像分类

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【摘要】：针对遥感图像分类方法存在的不足,提出一种基于Fisher-BP的遥感图像分类方法.把收集到的遥感图像数据进行相应的处理,从中提取遥感图像特征,用Fisher方法对图像特征进行选择,然后用BP神经网络构建遥感图像分类器,并用遗传算法优化BP神经网络的参数.应用实例表明,相对其他遥感图像分类方法,Fisher-BP提高了遥感图像的分类效率和分类正确率,而且分类速度更快.
【作者单位】： 黄淮学院;
【基金】：2013河南省科技攻关项目(132102210423) 2012河南省科技攻关项目(122102210549)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 在遥感技术的实际应用中,需要对收集到的大量遥感图像进行分析和处理.由于遥感图像灰度级大、边界模糊,所以对遥感图像进行精确分类比较困难,因此提高遥感图像的分类精度一直是人们努力的方向[1].遥感图像的自动分类实际上是一个模式识别的分类问题,通过计算机模拟人的识别能

【参考文献】

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本文编号：1186295