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文檔簡介
1、在遙感影像分類過程中，一般利用遙感影像的光譜信息作為分類的特征，但在一些復雜地表區(qū)域，遙感影像光譜特征同物異譜和同譜異物現(xiàn)象嚴重，各種地物類別的光譜可分性不好，現(xiàn)有的分類方法其精度還不能令人滿意。隨著遙感影像自身的發(fā)展變化，對分類精度的要求在不斷提高，為此，國內(nèi)外學者從兩個方面提出了改進分類精度的途徑:一是改進現(xiàn)有算法、尋找新的算法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法、粗糙集分類法、專家分類法等;二是輔助特征和光譜特征的結(jié)合。 本文利用遙感圖
2、像處理軟件ENVI4.3 對岷江上游毛爾蓋區(qū)ETM 圖像進行聚類，然后在此基礎(chǔ)上分別用LVQ 網(wǎng)絡(luò)對其進行再次分類，取不同的隱函數(shù)節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)進行測試并選擇最優(yōu)的LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對指定區(qū)域進行分類，最后對分類結(jié)果進行評價。為了進一步提高分類精度，本文基于9*9 灰度共生矩陣產(chǎn)生一個紋理特征，主要應(yīng)用LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對遙感圖像進行分類，同時也用BP、RBF 網(wǎng)絡(luò)對遙感圖像分類并與LVQ 網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果進行對比研究。實驗表明：輔以由灰度共
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