河南科技
河南科技
하남과기
HENANKEJI
2014年
11期
28-30
,共3页
遥感分类%决策树%神经网络%支持向量机
遙感分類%決策樹%神經網絡%支持嚮量機
요감분류%결책수%신경망락%지지향량궤
目前遥感数据广泛应用于地表信息的提取,因复杂性、不确定性,分类方法不一.文中介绍了决策树、神经网络和支持向量机方法等人工智能分类法的算法,分析了探讨了其在遥感分类中的优势与局限,并从提高遥感分类精度的角度进行了总结与展望.
目前遙感數據廣汎應用于地錶信息的提取,因複雜性、不確定性,分類方法不一.文中介紹瞭決策樹、神經網絡和支持嚮量機方法等人工智能分類法的算法,分析瞭探討瞭其在遙感分類中的優勢與跼限,併從提高遙感分類精度的角度進行瞭總結與展望.
목전요감수거엄범응용우지표신식적제취,인복잡성、불학정성,분류방법불일.문중개소료결책수、신경망락화지지향량궤방법등인공지능분류법적산법,분석료탐토료기재요감분류중적우세여국한,병종제고요감분류정도적각도진행료총결여전망.
