人工神经网络在遥感图像森林植被分类中的应用

编号 zgly0000303516

文献类型 期刊论文

文献题名 人工神经网络在遥感图像森林植被分类中的应用

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 王任华  霍宏涛  游先祥 

作者单位 北京林业大学资源与环境学院 

母体文献 北京林业大学学报 

年卷期 2003,25(4)

页码 1-5

年份 2003 

分类号 S771.8 

关键词 人工神经网络  森林分类  植被分类  遥感图像  误差后向传播模型 

文摘内容 应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究, 共选取了8种主要植被类型, 重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法.所采用的网络模型为3层误差后向传播神经网络模型, 鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显, 利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构, 研究中引入高程数据作为一个独立波段与3个多光谱波段一起直接进行分类, 取得了很好效果.该方法与常规的最大似然法相比, 存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了27.5个百分点.对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高。