HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于面向对象特征提取的BP神经网络分类——以武陵源地区为例

作者:陈鸣; 胡慧萍; 杨敏华面向对象分类bp神经网络土地利用分类特征参数

摘要:采用面向对象影像分类与BP神经网络分类相结合的方法,对高分辨率无人机影像进行土地利用分类。利用光谱、形状、纹理、对象间关系等影像特征,通过基于面向对象的方法对影像提取特征进行初步分类,再将初步分类结果应用于BP神经网络,结合原影像数据进行进一步分类,提高分类精度、纠正分类错误。结果表明,该方法最终分类结果达到了88.9%的总体分类精度和0.863的Kappa系数,影像分类结果对比传统影像分类方法的总体精度与Kappa系数均有所提高。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

现代测绘

《现代测绘》(CN:32-1694/P)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《现代测绘》本着反映现代高新技术的发展,推动测绘科技成果向生产力转化,促进测绘行业科技进步的办刊宗旨,在广泛交流测绘理论研究、应用技术、生产经验等主面受到了广大测绘科技工作者的关爱。

杂志详情