多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究

摘要：

介绍了基于聚类分析的自组织特征映射神经网络分类方法,神经网络的输出层结构选用了3D结构,可以更好地保持多波段遥感数据中的内在拓扑结构;并选择天津大港地区的ASTER数据中的9个波段作为试验数据,通过对验证点的统计,分类精度达到了94%以上.

关键词：分类、小波融合、自组织特征映射、神经网络、主成分变换

所属期刊栏目：29

分类号：TP751;P237.3(遥感技术)

资助基金：中国科学院知识创新工程项目KZCSX2-31 2;国家高技术研究发展计划863计划2002AA133030

在线出版日期：2004-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：461-465