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基于改进自组织神经网络的遥感图像分类研究 预览
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作者 王晨安 李浩 李靖 《地理空间信息》 2019年第2期51-53,86,124共5页
引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网... 引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网络获得的仿真结果可以准确地对原始图像进行分类,实验结果Kappa系数达到0.9,精度能够满足遥感影像分类要求。 展开更多
关键词 SOM神经网络 BP神经网络 遥感影像分类 Landsat卫星遥感影像
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基于景观指数的吉林省西部土地类型变化及驱动因子分析 预览
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作者 张大伟 王新亮 +4 位作者 包广道 付世萃 周旭昌 孙悦 王东娜 《吉林林业科技》 2016年第6期41-47,共7页
以吉林省西部地区1984年和2014年2期Landsat遥感影像数据为基础,利用景观格局指数定量分析土地景观格局动态变化,结果表明:相对于1984年,2014年景观格局指数以耕地、盐碱地和草地三种景观类型为优势景观,三者面积占研究区总面积85 % 以... 以吉林省西部地区1984年和2014年2期Landsat遥感影像数据为基础,利用景观格局指数定量分析土地景观格局动态变化,结果表明:相对于1984年,2014年景观格局指数以耕地、盐碱地和草地三种景观类型为优势景观,三者面积占研究区总面积85 % 以上,其中耕地的各项斑块类型指数均有显著上升,在景观格局中的作用逐渐增大;其他景观类型呈无规则、补丁状或岛状分布.景观密度指数与形状指数上升,说明景观破碎化程度加剧,斑块形状愈加复杂;均匀度指数增加,说明景观向多元化方向发展;蔓延度指数增加,说明景观连通度增大;景观多样性降低,说明异质性减弱.盐碱地、沙地荒漠化土地面积为209.77万hm^2, 占研究区总面积(509.22万hm^2)42.64% ,生态环境脆弱.人类不合理开荒放牧是土地荒漠化形成的重要驱动因子. 展开更多
关键词 景观指数 吉林省西部地区 Landsat卫星遥感影像 景观类型 驱动因子
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