Comparison with Two Classification Algorithms of Remote Sensing Image Based on Neural Network

机译：基于神经网络的两种遥感影像分类算法的比较

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The traditional approaches of classification are always unfavorable in the description of information distribution. This paper describes the BP neural network approach and the Kohonen neural network approach to the classification of remote sensing images. Two algorithms have their own traits and can be good used in the classification. A qualitative comparison demonstrates that both original images and the classified maps are visually well matched. A further quantitative analysis indicates that the accuracy of BP algorithm is better than the result of the Kohonen neural network.

机译：传统的分类方法在信息分配的描述中总是不利的。本文介绍了BP神经网络方法和Kohonen神经网络方法对遥感图像进行分类。两种算法各有特点，可以很好地用于分类。定性比较表明原始图像和分类地图在视觉上都很好地匹配。进一步的定量分析表明，BP算法的准确性优于Kohonen神经网络的结果。

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来源
《International Symposium on Neural Networks pt.1; 20040819-20040821; Dalian; CN》|2004年|P.906-911|共6页
会议地点 Dalian(CN);Dalian(CN)
作者
Yumin Chen; Youchuan Wan; Jianya Gong; Jin Chen;
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作者单位

State Key Laboratory for Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, China, 430079;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机网络;
关键词

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