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遥感影像的分类与识别技术在土地资源调查中的应用
引用本文:李颖,赵文吉,李小琳. 遥感影像的分类与识别技术在土地资源调查中的应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2001, 31(3): 261-264
作者姓名:李颖  赵文吉  李小琳
作者单位:1. 吉林大学朝阳校区信息科学与技术学院,
2. 首都师范大学地理系,
基金项目:吉林省计委科研项目;2000-165;
摘    要:遥感图像记录了地物在空间域、时间域、光谱域的变化信息。利用图像的分类技术 ,能够识别土地利用类型。计算机遥感分类识别原理 ,是利用地物的光谱能量特征差异性和结构特征差异性来识别地物信息。根据北京某地遥感图像实例资料 ,将土地利用类型分为监督分类、非监督分类、最大似然法分类、神经网络分类等。不同的分类方法有各自的特点且分类结果也有一定的差别 ,其中神经网络分类与真实情况最为接近

关 键 词:分类识别  动态变化  神经网络
文章编号:1008-0058(2001)03-0261-04
修稿时间:2000-09-01

CLASSIFICATION OF RS-IMAGE AND RECOGNITION TECHNIQUE UTILIZE IN LAND AND SOURCES INVESTIGATING
LI Ying ,ZHAO Wen_ji ,LI Xiao_lin. CLASSIFICATION OF RS-IMAGE AND RECOGNITION TECHNIQUE UTILIZE IN LAND AND SOURCES INVESTIGATING[J]. Journal of Jilin Unviersity:Earth Science Edition, 2001, 31(3): 261-264
Authors:LI Ying   ZHAO Wen_ji   LI Xiao_lin
Affiliation:LI Ying 1,ZHAO Wen_ji 2,LI Xiao_lin 1
Abstract:RS-images record geophysical changing information in space area?time area and spectrum area. So using classification technique of images we can recognize land-using-type. The principle of computer-RS classification recognizing is using the difference of feature of structure and spectrum energy to recognize information of surface features. Depending on example of RS-image in Beijing, land-using-type is divided supervised classification?unsupervised classification?maximum likelihood and neural network classification. Different method have its feature and different result. Neural net is approach to real.
Keywords:classification recognition  dynamic changing  neural net
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