用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类

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用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类

骆成凤, 王长耀, 牛铮

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骆成凤, 王长耀, 牛铮. 用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 325-328.

引用本文:

骆成凤, 王长耀, 牛铮. 用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 325-328.

LUO Chengfeng, WANG Changyao. Classification of CBERS-2 Imagery with Fuzzy ARTMAP Classifier[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 325-328.

Citation:

LUO Chengfeng, WANG Changyao. Classification of CBERS-2 Imagery with Fuzzy ARTMAP Classifier[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 325-328.

用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类

¹ 中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所,北京市北太平路16号,100039;² 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京市朝阳区大屯路9718信箱,100101;

基金项目: 中国科学院知识创新工程重大资助项目(KZCX1-SW-01-02);国家863计划资助项目(2003AA131170)

作者简介:
骆成凤,博士生。主要从事土地覆盖/土地利用分类以及变化监测研究。

中图分类号: TP751;P237.9

Classification of CBERS-2 Imagery with Fuzzy ARTMAP Classifier

LUO Chengfeng^1,2,
WANG Changyao

¹ Institute of Photogrammetry and Remote Sensing,Chinese Academy of Surveying and Mapping,16 Beitaiping Road,Beijing 100039,China;² State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Institute of Remote Sensing Applications,Chinese Academy of Sciences,P.O.Box 9718,Datun Road,Chaoyang District,Beijing 100101,China

Funds: 中国科学院知识创新工程重大资助项目(KZCX1-SW-01-02);国家863计划资助项目(2003AA131170)

摘要: 用模糊ARTMAP(fuzzy adaptive resonance theory map)神经网络算法对CBERS-2数据进行了分类实践。首先介绍了模糊ARTMAP神经网络的算法原理和具体训练分类过程;然后用2004年9月新疆石河子地区的影像数据进行土地利用分类试验,并将分类结果与基于统计的最大似然法(MLC)、反向传播神经网络(BP)的分类结果作比较,总分类精度比MLC和BP算法分别提高9.9%和4.6%。结果表明,模糊ART-MAP对试验区CBERS-2影像上的裸地识别能力很强,对高分辨率的CBERS-2影像可获得很好的分类结果。
- 模糊ARTMAP /
- CBERS-2数据 /
- 分类
Abstract: This paper adopts fuzzy ARTMAP classifier to do the classification CBERS-2 imagery.The fundament theory and material process about the algorithm were firstly introduced,followed with a landuse classification experiment in Shihezi Municipality on CBERS-2 high resolution imagery.Three classifiers were compared: maximum likelihood classifier(MLC),error back propagation classifier(BP),fuzzy ARTMAP classifier.The assessment shows that fuzzy ARTMAP classifier has a comparably better result,with overall classification accuracy higher 9.9% and 4.6% than MLC and BP.The result also shows that fuzzy ARTMAP classifier has a better discernment to identify the bare soil on CBERS-2 imagery.Finally a superiority of the fuzzy ARTMAP classifier on CBERS-2 high resolution imagery is concluded.
- fuzzy ARTMAP /
- CBERS-2 data /
- classification

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用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类

¹ 中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所,北京市北太平路16号,100039;² 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京市朝阳区大屯路9718信箱,100101;

基金项目: 中国科学院知识创新工程重大资助项目(KZCX1-SW-01-02);国家863计划资助项目(2003AA131170)

作者简介:
骆成凤,博士生。主要从事土地覆盖/土地利用分类以及变化监测研究。

收稿日期: 2006-01-17
修回日期: 2006-01-17
刊出日期: 2006-04-05

中图分类号: TP751;P237.9

关键词:

CBERS-2数据 /

摘要: 用模糊ARTMAP(fuzzy adaptive resonance theory map)神经网络算法对CBERS-2数据进行了分类实践。首先介绍了模糊ARTMAP神经网络的算法原理和具体训练分类过程;然后用2004年9月新疆石河子地区的影像数据进行土地利用分类试验,并将分类结果与基于统计的最大似然法(MLC)、反向传播神经网络(BP)的分类结果作比较,总分类精度比MLC和BP算法分别提高9.9%和4.6%。结果表明,模糊ART-MAP对试验区CBERS-2影像上的裸地识别能力很强,对高分辨率的CBERS-2影像可获得很好的分类结果。

English Abstract

骆成凤, 王长耀, 牛铮. 用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 325-328.

引用本文:

骆成凤, 王长耀, 牛铮. 用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 325-328.

LUO Chengfeng, WANG Changyao. Classification of CBERS-2 Imagery with Fuzzy ARTMAP Classifier[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 325-328.

Citation:

LUO Chengfeng, WANG Changyao. Classification of CBERS-2 Imagery with Fuzzy ARTMAP Classifier[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 325-328.

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