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  1. BP神经网络的沙漠化土地信息提取研究

  2. 以塔克拉玛干沙漠南缘策勒绿洲为例， 探讨了基于主成分融合的沙漠化信息的提取方法。由landsatETM+的全色波段与多光谱波段有相同成像条件， 影像获取时间一致， 两种不同分辨率的数据可以不经配准而实现高精度融合。首先，对landsatETM+的全色图像与多光谱 图像进行主成分融合处理,再利用 B P神经网络模 型， 以相同的训练样本分别对融合前后的影像进行分类， 在此基础上进行沙漠化信息的提取。结果表明： 主成分变换融合图像的光谱信息保持性 、 信息量以及空间分解力都较高， 且分类精度比la

  3. 所属分类：网络基础

  1. 基于BP神经网络的遥感影像分类方法的研究

  2. 基于BP神经网络的遥感影像分类方法的研究，王娇，谢春喜，相对于传统的遥感影像分类方法，基于BP神经网络的遥感影像分类方法无论从速度，精确性等方面都具有明显的优势。本文重点阐述BP神�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-26
    • 文件大小：309248
    • 提供者：weixin_38670208

  1. 基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究

  2. 基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究，张建平，王崇倡，采用BP神经网络进行遥感影像分类，可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。然而，BP网络自身也存在着�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：575488
    • 提供者：weixin_38656103

  1. 基于BP神经网络的遥感影像分类

  2. 基于BP神经网络的遥感影像分类，宋全红，，遥感影像分类技术作为遥感技术的一个重要分支，多年来受到遥感界研究人员普遍重视。以往的分类方法费时费力，一直不能达到人们的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：497664
    • 提供者：weixin_38528180

  1. 遥感影像的最优波段组合联合WCOMP + BPNN分类方法

  2. 已经研究了各种分类方法以提高分类精度。 这研究提出了一种最优的波段组合联合WCOMP + BPNN分类方法ETM遥感图像。 它分析了各种类型物体的光谱特征， 基于最少的冗余信息来构造最佳的频带组合。 遥控器感知图像经过WCOMP + BPNN方法分类后，根据BP神经网络进行分类。 WCOMP降低了噪音。 实验结果表明所提出的性能与两个传统分类器（即BPNN和K-Means。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38725260