基于神经网络集成的遥感图像分类与建模研究

测绘通报 ›› 2014, Vol. 0 ›› Issue (3): 17-20.

基于神经网络集成的遥感图像分类与建模研究

吕京国^1,2

1. 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院；2. 现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室

收稿日期:2012-12-03 出版日期:2005-03-25 发布日期:2014-03-25
基金资助:
国家863计划（2010AA012304）；现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室开放课题项目（20111211N）

The Research on Image Classification and Modeling Based on Neural Network Ensemble

Received:2012-12-03 Online:2005-03-25 Published:2014-03-25

摘要/Abstract

摘要：

对神经网络模型及其集成技术进行深入研究，并将神经网络的信息处理机制应用于影像信息的分类与建模。针对高分辨率遥感图像分类问题，介绍了神经网络应用于图像分类的算法。本文采用BP、RBF和Hopfield神经网络分别进行网络的构建与分类，基于Bagging和Boosting生成个体网络，应用投票方式决定分类结果，并与单个神经网络分类结果对比，计算分类器的分类精度。实验分析表明，该方法具有较强的泛化能力与较高的分类精度等优点，分析了不同集成方式的优缺点。

吕京国. 基于神经网络集成的遥感图像分类与建模研究[J]. 测绘通报, 2014, 0(3): 17-20.

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基于神经网络集成的遥感图像分类与建模研究

The Research on Image Classification and Modeling Based on Neural Network Ensemble

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