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提出利用地统计学变差函数对遥感影像纹理信息进行提取,将变差函数得到的纹理信息与光谱信息相结合,运用神经网络进行分类的遥感影像分类方法。将该分类方法应用于试验区,并与最大似然法的分类结果进行对比分析,结果表明,该方法具有较高的分类精度。
变差函数和神经网络结合的遥感影像分类方法研究
【摘 要】
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提出利用地统计学变差函数对遥感影像纹理信息进行提取,将变差函数得到的纹理信息与光谱信息相结合,运用神经网络进行分类的遥感影像分类方法。将该分类方法应用于试验区,并与最大似然法的分类结果进行对比分析,结果表明,该方法具有较高的分类精度。
【机 构】
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中国水利水电科学研究院,中国科学院研究生院资环学院
【出 处】
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国土资源遥感
【发表日期】
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2006年01期
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