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第 3 1 卷 第 4 期 东 北 林 业 大 学 学 报 Vol . 3 1 No . 4
2003 年 7 月 J OU RNAL OF NOR THEA ST FOR ESTR Y UN IV ERSI T Y J ul . 2003
Matlab 自组织神经网络在遥感图像分类中的应用1)
杜 华 强 范 文 义
( ) ( )
北京林业大学 ,北京 ,100083 东北林业大学
摘 要 以Matlab 平台为基础 ,利用神经网络工具箱构建了自组织神经网络 ,对一幅 TM432 假彩色遥感图
像通过 300 次训练后 ,仿真输出能真实地反映原始图像的特征 。其分类总精度为 87 . 14 % , Kapp a 系数为 0 . 85 ,分
类精度能够满足遥感图像分类的需要 。
关键词 Matlab ; 自组织神经网络 ;分类 ;精度 ; Kapp a 系数
分类号 TP389 . 1 : S77 1. 8
The Application of Self - organizing Neural Net work to Remote Sensing Image Classif ication Based on Matlab/ Du
( ) ( )
Huaqiang Beijing Forestry University , Beijing 100083 , P. R . China ; Fan Wenyi Nort heast Forestry University / /
( )
Journal of Nort heast Forestry University . - 2003 , 3 1 4 . - 5 1～53
A self - organization artificial neural net was created based on t he neural net tools box of Matlab in t his study . Ap
plied t his net , a LandSat TM432 false color composition image was trained 300 times and got a satisfactory result when
simulated it . The total precision of classification is 87 . 14 % and Kapp a coefficient is 0 . 85 . The precision of classification
can meet t he demand of remote sensing image classification .
Key words Matlab ; Self - organization artificial neural net ; Classification ; Precision ; Kapp a coefficient
遥感图像分类是遥感技术应用研究中不可避免的问题之 自适应发展成检测不同信号的特殊检测器 。
一 。随着遥感技术的纵深发展 ,遥感数据的时间、空间和光谱 遥感图像分类分为监督分类和非监督分类两种 。非监督
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