地理信息系统支持下Spot/vegetation NDVI影像的大尺度神经网络分类

被引：6
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作者：
巴雅尔
敖登高娃
沈彦俊
朱林
Ryutar Toateishi
王一谋
机构：
[1] 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所遥感与地理信息系统实验室
[2] 内蒙古师范大学地理科学学院
[3] Institute of Industrial Science the University of Tokyo
[4] - Tokyo
[5] Japan
[6] Center for Environmental Remote Sensing
[7] Chiba University
[8] - Chiba
来源：
红外与毫米波学报 | 2005年 / 06期
基金：
中国科学院知识创新工程重大项目;
关键词：
地理信息系统; spot/vegetation NDVI; 人工神经网络; 遥感影像分类;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP75 [遥感图像的解译、识别与处理];
学科分类号：
081002 ;
摘要：
以内蒙古地区Spot/vegetation归一化植被指数(NDVI)影像为基本信息源,综合应用地理信息系统(G IS)技术进行了大尺度神经网络分类实验研究.建立多年份高分辨影像数据库,通过G IS软件集成与遥感影像目视解译方法,在全区范围选取了“纯净”样本数据,并辅助应用DTM数据和影像化多年气像观测数据,完成土地覆盖类型的BP人工神经网络分类.结果表明,G IS技术支持下,大面积区域尺度上spot/vegetation NDVI影像的BP神经网络分类可达到较高的分类精度.
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