海洋科学进展
海洋科學進展
해양과학진전
JOURNAL OF OCEANOGRAPHY OF HUANGHAI & BOHAI SEAS
2011年
2期
196-204
,共9页
纹理%特征值%逐步判别法%海岸带分类
紋理%特徵值%逐步判彆法%海岸帶分類
문리%특정치%축보판별법%해안대분류
在海岸带地物分类过程中引入纹理特征分析,提出了逐步判别法用于纹理特征值的筛选,从192个纹理特征值组合中优选出5种最能代表海岸带地物纹理信息的特征值进行分类实验,不仅使纹理特征集得到了有效的降维,而且保证了分类精度.在纹理分析的基础上,构建了基于图像纹理的神经网络分类模型,实现了基于纹理信息的海岸带地物分类,分类精度达到83.4%.
在海岸帶地物分類過程中引入紋理特徵分析,提齣瞭逐步判彆法用于紋理特徵值的篩選,從192箇紋理特徵值組閤中優選齣5種最能代錶海岸帶地物紋理信息的特徵值進行分類實驗,不僅使紋理特徵集得到瞭有效的降維,而且保證瞭分類精度.在紋理分析的基礎上,構建瞭基于圖像紋理的神經網絡分類模型,實現瞭基于紋理信息的海岸帶地物分類,分類精度達到83.4%.
재해안대지물분류과정중인입문리특정분석,제출료축보판별법용우문리특정치적사선,종192개문리특정치조합중우선출5충최능대표해안대지물문리신식적특정치진행분류실험,불부사문리특정집득도료유효적강유,이차보증료분류정도.재문리분석적기출상,구건료기우도상문리적신경망락분류모형,실현료기우문리신식적해안대지물분류,분류정도체도83.4%.