文献类型：期刊文章

作　　者：王任华[1] 霍宏涛[2] 游先祥[1]

机构地区：[1]北京林业大学资源与环境学院 [2]中国人民公安大学科技系

出　　处：《北京林业大学学报》

基　　金：国家自然科学基金"宁夏贺兰山森林岛景观格局动态变化及对环境的影响"资助项目

年　　份：2003

卷　　号：25

期　　号：4

起止页码：1-5

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2003457718670)、JST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神经网络模型 ,鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显 ,利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构 ,研究中引入高程数据作为一个独立波段与 3个多光谱波段一起直接进行分类 ,取得了很好效果 .该方法与常规的最大似然法相比 ,存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了 2 7 5个百分点 .对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高 .

关 键 词：人工神经网络 森林分类  植被分类 遥感图像 误差后向传播模型  

分 类 号：S771.8[林业工程类]