%0 Journal Article
%T 行程长度纹理特征在SPOT遥感图像分类中的应用
%A 曹治国
%A 肖阳
%A 邹腊梅
%J 模式识别与人工智能
%P 260-265
%D 2008
%X 将行程长度纹理特征与神经网络相结合应用于遥感图像分类中.在特征选择阶段采用类内、类间方差标准与Rough集相结合的方法挑选出有较强分类能力的特征并有效去除冗余特征.针对高分辨率、大尺度的SPOT全色遥感卫星图像,分别基于行程长度纹理特征、共生矩阵纹理特征、灰度梯度共生矩阵纹理特征和灰度平滑共生矩阵纹理特征,采用BP、RBF两种类型的神经网络以及最近邻分类算法(KNN法)对其进行分类,并对分类结果进行对比.实验结果证明本文算法的有效性.
%K 遥感图像分类
%K 行程长度纹理特征
%K Rough集
%K 神经网络
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10309.shtml