%0 Journal Article
%T UNSUPERVISED CLASSIFICATION OF HIGH SPECTRAL RZSOLUTION IMAGES USING THE KOHONEN SELF-ORCANIZAfION NEURAL NETWORK<br>用Kohonen 神经网络对高光谱分辨率图像进行无监督分类的研究
%A Guo Yiping
%A <br>郭一平
%J 红外与毫米波学报
%D 1994
%I Science Press
%X 讨论了将Kohonen自组织神经网络用于成像光谱仪高光谱分辨率遥感图像无监督分类的结果。用于研究的是0.46-0.76um15个波段的高光谱分辨率的原始航空遥感图像. 该图像复盖了澳大利亚达尔文市周围约200km^2的试验区，包括了海湾、岛屿、海滩、河流、城市与旷野等各种地物类型。神经网络分类的结果提供了试验区内地物分布符合实际的预测和 估计，它与传统的分类方法的结果相比较，用神经网络所得到的结果更准确可信。
%K neural network
%K unsupervised classification of image
%K high spectral
%K resolution remotely sensed iamges<br>神经网络
%K 图像
%K 无监督分类
%K 高光谱分辨
%K 遥感图像
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=1319827C0C74AAE8D654BEA21B7F54D3&jid=D3B4F771D1A06062008B4D0A2EF05996&aid=1364468C0592E4602BBAA7238BB24795&yid=3EBE383EEA0A6494&vid=FC0714F8D2EB605D&iid=B31275AF3241DB2D&sid=0493D643315CD829&eid=84A93BA251D28205&journal_id=1001-9014&journal_name=红外与毫米波学报&referenced_num=5&reference_num=1