| 论文首页哲学论文经济论文法学论文教育论文文学论文历史论文理学论文工学论文医学论文管理论文艺术论文 |
| 全部作者： | 罗卿莉 |
| 第1作者单位： | 辽宁工程技术大学测绘学院 |
| 摘要： | 传统的基于统计的分类要求数据服从正态分布，并存在分类精度低的特点。本文在Matlab平台基础上，采用BP神经网络对遥感图像进行监督分类。针对待分类影像，提取能较好反应样本特征的纹理特征,将样本特征矩阵送入BP网络进行训练，然后用训练好的网络对待分类遥感影像进行分类和精度评定。与最大似然分类结果进行对比，实验表明用BP神经网络进行遥感影像分类具有较高的分类精度。 |
| 关键词： | Matlab；BP神经网络；纹理特征；遥感影像；分类 远程下载 (免费PDF全文) |
| 发表日期： | 2008年04月08日 |
| 同行评议： | 1 本文学术价值1般，选题、方法都没有什么新意。2 没有基本的遥感知识，遥感数据是不能用比例尺来描述的，1：10000的遥感影像这种提法是错误的。要说明遥感平台、分辨率、日期等描述遥感数据的基本信息。3 分类的地物类型太简单，只有3类，不具有代表性。4 英文摘要问题较多。 |
| 综合评价： |
|
| 修改稿： | |
| 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。 | |