多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究-武汉大学学报·信息.pdf

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2017-08-12 发布于天津
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多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究-武汉大学学报·信息

29 5 · Vol.29 No.5 2004 5 Geomatics and Information Science of Wu an University May 2004 :1671-8860(2004)05-0461-05 :A 多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究 1 1 1 1 哈斯巴干　马建文　李启青　戴　芹 (1　, 9718 , 100101) 　:介绍了基于聚类分析的自组织特征映射神经网络分类方法, 神经网络的输出层结构选用了3D 结构, 可更好地保持多波段遥感数据中的内在拓扑结构;并选择天津大港地区的 ASTER 数据中的9 个波段作为试验数据, 通过对验证点的统计, 分类精度达到了94% 上。 :分类;小波融合;自组织特征映射;神经网络;主成分变换 :TP751;P237.3 　　, , , , , [1] [4] , , , 。 1.2　。, , , [ 2 〗。Ko onen 。Ko onen (self-organizing feature map, SOM ) 。SOM , , SOM 。SOM , , , , , 。。 , 1 　 , , [5 ～7] , 1.1　ASTER 。 ASTER 1、2、3N 4 ～9 SOM 。 , , 4 ～9 , (Ko onen ) 1、2 、3N 。 , 。 , 。 , , [3] , , , , 。。 (M RA)Mallat , , , 。