文献类型：期刊文章

作　　者：于秀兰[1] 钱国蕙[1] 周建林[1] 贾晓光[1]

机构地区：[1]哈尔滨工业大学航天电子与光电工程系,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《红外与毫米波学报》

基　　金：国防基金!(编号Y96- 01)

年　　份：1999

卷　　号：18

期　　号：6

起止页码：449-454

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、DOAJ、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000084576900007)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：通过分析多光谱遥感图像学习样本在光谱空间不同位置对BP神经网络分类器分类精度的影响,提出基于x2 分布的学习样本选取方法,并应用于TM 图像分类.对6 种地物应用不同样本选取法训练的BP网分类器和Bayes分类器的分类结果比较表明:本方法分类精度明显高于Bayes分类器和其它样本选取法得到的BP网分类器。

关 键 词：学习样本选取  BP神经网络 多光谱遥感图像

分 类 号：TP75]