| 基于MRF模型和人工神经网络的遥感图像分类综合方法研究 |
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| 引用本文： | 李强,王正志.基于MRF模型和人工神经网络的遥感图像分类综合方法研究[J].国防科技大学学报,1999,21(1):62-66. |
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| 作者姓名： | 李强 王正志 |
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| 作者单位： | 国防科技大学自动控制系 |
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| 摘 要： | 本文总结了提高计算机遥感信息分类精度的四个有效途径，据此提出了基于三维Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型的遥感信息分类及平滑处理综合技术。实验表明，该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。
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| 关 键 词： | 遥感信息分类，分类后处理，人工神经网络 |
| 收稿时间： | 9/9/1998 12:00:00 AM |
Research on NN-Based Remote Sensing Image Classification and Smoothing Integrated Technique |
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| Li Qiang and Wang Zhengzhi.Research on NN-Based Remote Sensing Image Classification and Smoothing Integrated Technique[J].Journal of National University of Defense Technology,1999,21(1):62-66. |
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| Authors: | Li Qiang and Wang Zhengzhi |
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| Institution: | Depart. of Automatic control, NUDT, Changsha, 410073;Depart. of Automatic control, NUDT, Changsha, 410073 |
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| Abstract: | Summing up four ways to enhance the remote sensing computer classification precision,we put forward a remote sensing classification and smoothing integrated technique based on 3 D Hopfield network theory.The experiment results show that this method can improve the precision of classification saliently. |
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| Keywords: | Remote Sensing Classification Post classification Neural network |
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