基于人工神经网络与决策树相结合模型的遥感图像自动分类研究

摘要：

本文提出了一种新的基于Kohonen神经网络与决策树相结合模型的遥感图像自动分类方法.选取绍兴地区为实验区,对TM图像进行了分类实验.并将该模型分类结果与基于Kohonen网络模型的分类结果进行了比较, 发现对于江南低山丘陵河网密集区的TM图像应用该模型进行分类能够得到较为满意的分类结果,其分类精度可达到85.16%,较之单纯使用Kohonen网络模型提高了20.12%.

关键词：遥感、图像分类、Kohonen网络、决策树

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家教育教学科研奖励计划;浙江省国土资源遥感综合调查项目ZR02

在线出版日期：2003-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：23-25