用于Landsat ETM+和ERS-2SAR图像融合对城区地物特征分类的BP-ANN/GA混合算法-中国学术期刊网络出版总库

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用于Landsat ETM+和ERS-2SAR图像融合对城区地物特征分类的BP-ANN/GA混合算法

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【英文篇名】	A Hybrid BP-ANN/GA Algorithm for Classification of Urban Terrain Surfaces Using Fused Images of Landsat ETM+and ERS-2 SAR
【下载频次】	★★★★★
【作者】	曹广真; 金亚秋;
【英文作者】	Cao Guang-zhen Jin Ya-qiu (The Key Laboratory of Ministry of Education for Wave Scattering and Remote Sensing Information; Fudan University; Shanghai 200433; China);
【作者单位】	复旦大学波散射和遥感信息国家教育部重点实验室; 复旦大学波散射和遥感信息国家教育部重点实验室上海;
【文献出处】	电子与信息学报 , Journal of Electronics & Information Technology, 编辑部邮箱 2006年 07期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像融合; BP-ANN/GA; 地表分类;
【英文关键词】	Data fusion; BP-ANN/GA; Surface classification;
【摘要】	该文建立了反向传播人工神经网络(BackPropagationArtificialNeuralNetwork,BP-ANN)和遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)的BP-ANN/GA混合算法。利用GA算法的全局优化能力优化BP-ANN的初始权值,克服了传统BP-ANN收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺点。BP-ANN/GA混合算法对LandsatETM+4,5,7三波段红外图像和ERS-2SAR雷达图像的融合数据进行了城市多类地物特征分类。结果表明:BP-ANN/GA算法不仅提高多源遥感图像自动分类的速度,而且提高了各类特征分类的精度。该文对上海浦东地区的LandsatETM+和ERS-2SAR数据作了融合分类试验与验证。
【英文摘要】	A hybrid algorithm of the BP-ANN/GA (Back Propagation Artificial Neural Network and Genetic Algorithm) is developed to optimize the initial weights and make fast convergence of the BP-ANN. This algorithm is applied to classification of urban terrain surfaces with fused data of Landsat ETM+ and ERS-2 SAR. An example of the Shanghai Pudong area using both the Landsat ETM+ and ERS-2 SAR image data well demonstrates the classification speed and accuracy of the algorithm.
【基金】	国家重点基础研究项目(2001CB309401); 国家自然科学基金(60170009); 上海光科技项目(036105012)资助课题
【更新日期】	2006-08-07
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言不同的空间遥感系统(如可见光、红外、微波等)获取的数据对于地物几何结构、各通道光谱以及空间分辨率等方面都十分不同,使单一的遥感器提供的地物信息总存在其固有的局限性。多源信息融合将多源数据信息合成,产生比单源信息更精确、更可靠的估计和判决,为地物特征分类提?

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