基于BP神经网络的针阔混交林TM遥感图像自动分类技术研究

王立海; 赵正勇

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在对标准BP神经网络试验分析的基础上,通过输入矢量归一化处理、主成分分析、增加验证集、改进训练学习算法、扩大隐层和输出层规模等措施,对BP神经网络自动分类系统进行改进;利用改进后的BP系统对吉林省汪清林业局的典型针阔混交林TM遥感图像进行辩识、分类试验研究.结果表明:改进后的BP网络分类系统自动分类精度提高了19.14%,比传统无监督自动分类精度提高8.55%,达到了区分森林类型的分类要求.研究还显示了该改进系统应用于针阔混交林TM遥感图像自动分类识别的精度随网络规模增大而提高.

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来源
《林业科学》 |2005年第6期|94-100|共7页
作者
王立海; 赵正勇;
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作者单位

东北林业大学,哈尔滨,150040;

东北林业大学,哈尔滨,150040;

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正文语种 chi
中图分类森林遥感;
关键词
BP神经网络; 针阔混交林; TM图像; 自动分类; 地理信息;

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