Landsat image classification using a neuro-fuzzy system.

机译：使用神经模糊系统对Landsat图像进行分类。

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This study investigates an alternative classification algorithm, NEFCLASS, and its ability to classify remote sensing images. NEFCLASS is a Neuro-fuzzy System that is capable of generating a set of linguistic rules. These rules allow the user to check and interpret the classification results. This study also shows that the neural net rules stabilized after only a few training iterations. The land-use/land-cover classification result produced by NEFCLASS is compared to the result produced by a conventional classification algorithm, Maximum Likelihood Classifier (MLC). NEFCLASS produced better classification accuracy than MLC.

机译：这项研究调查了另一种分类算法NEFCLASS及其对遥感影像进行分类的能力。 NEFCLASS是一种神经模糊系统，能够生成一组语言规则。这些规则使用户可以检查和解释分类结果。这项研究还表明，仅经过几次训练迭代，神经网络规则便趋于稳定。将NEFCLASS产生的土地利用/土地覆盖分类结果与常规分类算法最大似然分类器（MLC）产生的结果进行比较。 NEFCLASS产生的分类准确度高于MLC。

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作者
Zheng, Jian.;
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作者单位

San Jose State University.;

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授予单位 San Jose State University.;
学科 Geography.; Geodesy.; Computer Science.; Remote Sensing.; Artificial Intelligence.
学位 M.A.
年度 2002
页码 37 p.
总页数 37
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自然地理学;大地测量学;自动化技术、计算机技术;遥感技术;人工智能理论;
关键词

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