用模糊artmap算法对cbers-2数据进行分类

？用模糊artmap(fuzzyadaptiveresonancetheorymap)神经网络算法对cbers-2数据进行了分类实践。首先介绍了模糊artmap神经网络的算法原理和具体训练分类过程;然后用2004年9月新疆石河子地区的影像数据进行土地利用分类试验,并将分类结果与基于统计的最大似然法(mlc)、反向传播神经网络(bp)的分类结果作比较,总分类精度比mlc和bp算法分别提高9.9%和4.6%。结果表明,模糊art-map对试验区cbers-2影像上的裸地识别能力很强,对高分辨率的cbers-2影像可获得很好的分类结果。