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多源遥感信息融合方法及其应用研究

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·南京理工大学

近年来,多源遥感数据融合技术已经成为遥感领域的研究热点。面对遥感数据多元化这个现实,多源信息融合方法的研究,特别是针对处理多源信息中的不确定性和不精确性问题的快速算法的研究,成为现今遥感数据分析和处理的重要内容。因此如何利用遥感多源信息进行有效的快速分类在计算机辅助分析和识别系统中更有实用价值。本文针对遥感图像计算机自动分类中的问题,主要进行了以下几方面的研究工作。1) 改进基本的Kohonen神经网络(KNN)学习率和核函数,并针对每个信息源对最终识别贡献的大小,提出加权与不加权两种融合规则。算法在模拟多源图像融合分类中得到有效的应用。实验结果表明,采用加权的融合方法,可以取得更好的分类效果,对混合像元的识别也有一定的改善。2) 针对基于KNN融合方法在遥感图像处理中的不足,提出使用模糊技术与KNN相结合的模糊Kohonen神经网络(FKNN)融合方法。实验表明,该融合分类方法能够快速收敛,并能得到较好的分类结果。3)   (本文共119页) 本文目录 | 阅读全文>>