节点文献

基于PCA-BPNN的多光谱遥感影像分类

Classification of Multispectral Remote Sensing Image Based On PCA-BPNN

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 吴芳贾永红

【Author】 WU Fang,JIA YongHong(School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,Wuhan 430079,China)

【机构】 武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 湖北武汉430079湖北武汉430079

【摘要】 基于BP算法的神经网络方法目前已广泛运用于遥感影像分类,提出一种主成分分析(PCA)与BP神经网络相结合的遥感影像分类方法——PCA-BPNN,实验证明该方法是可行并且有效的,在减少计算量和加快收敛的同时,提高了分类的精度。

【Abstract】 A neural network based on back propagation has been widely used in the classification of remote sensing images. In this paper, PCA-BPNN is proposed for classification of multispectral remote sesing images, which combines principal component analysis with BP neural networks. The experiment results demonstrate its feasibility and it can cut down training time and improve the accuracy.

  • 【文献出处】 地理空间信息 ,Geospatial Information , 编辑部邮箱 ,2006年01期
  • 【分类号】P237
  • 【被引频次】19
  • 【下载频次】261
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络