CAJ | 학술논문

遥感影像分类是遥感技术研究发展应用中的一个重要组成部分。基于Matlab平台应用BP、LVQ两种神经网络算法对TM多光谱影像进行了分类研究，最后应用混淆矩阵对这两种网络算法与最大似然法的影像分类结果做了精度评价与对比分析。实验结果表明，神经网络分类器作为一种非参数分类器，进行影像光谱特征分类时能获得较高的分类精度，引入对比度纹理特征后精度有更进一步的提高。两种神经网络算法中，LVQ网络算法的影像分类精度比BP网络要高。
요감영상분류시요감기술연구발전응용중적일개중요조성부분。기우Matlab평태응용BP、LVQ량충신경망락산법대TM다광보영상진행료분류연구，최후응용혼효구진대저량충망락산법여최대사연법적영상분류결과주료정도평개여대비분석。실험결과표명，신경망락분류기작위일충비삼수분류기，진행영상광보특정분류시능획득교고적분류정도，인입대비도문리특정후정도유경진일보적제고。량충신경망락산법중，LVQ망락산법적영상분류정도비BP망락요고。