多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究

哈斯巴干; 马建文; 李启青; 戴芹

doi:10.13203/j.whugis2004.05.019

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多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究

哈斯巴干, 马建文, 李启青, 戴芹

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哈斯巴干, 马建文, 李启青, 戴芹. 多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(5): 461-465. doi: 10.13203/j.whugis2004.05.019

引用本文:

HASI Bagan, MA Jianwen, LI Qiqing, DAI Qin. Dimension Reduction of Self-organized Neural Network Classification for Multi-band Satellite Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2004, 29(5): 461-465. doi: 10.13203/j.whugis2004.05.019

Citation:

HASI Bagan, MA Jianwen, LI Qiqing, DAI Qin. Dimension Reduction of Self-organized Neural Network Classification for Multi-band Satellite Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2004, 29(5): 461-465. doi: 10.13203/j.whugis2004.05.019

多波段遥感数据的自组织神经网络降维分类研究

doi: 10.13203/j.whugis2004.05.019

中国科学院遥感应用研究所, 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基金资助项目(KZCSX2-312);国家863计划资助项目(2002AA133030)

详细信息

作者简介:
哈斯巴干,博士生。主要研究方向为遥感数据模型研究。E-mail:hasibagan@263.net

中图分类号: TP751;P237.3

Dimension Reduction of Self-organized Neural Network Classification for Multi-band Satellite Data

Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, P. O. Box 9718, Datun Road, Beijing 100101, China

摘要: 介绍了基于聚类分析的自组织特征映射神经网络分类方法,神经网络的输出层结构选用了3D结构,可以更好地保持多波段遥感数据中的内在拓扑结构;并选择天津大港地区的ASTER数据中的9个波段作为试验数据,通过对验证点的统计,分类精度达到了94%以上。
- 分类 /
- 小波融合 /
- 自组织特征映射 /
- 神经网络 /
- 主成分变换
Abstract: To meet the productive application of satellite data in land cove classification the higher resolution, the more bands are used, the more accurate results can be produced. A clustering in 3D self-organized neural nodes is used. ASTER data is a new kinds of sensors, 3 bands with 15m resolution and 6 bands with 30m resolutions. Dagang region in Tianjing is selected as a case study area. The Wavelet fusion is applied to fused different bands with different resolutions, then the self-organized neural network classification for land use is performed. Finally classification results is compared with that of the maximum likelihood classification with the same training samples. The accuracy of validation result is over 94%.
- classification /
- wavelet fusion /
- self-organizing feature map /
- neural network /
- principal components transform

[1]	门计林, 刘越岩, 张斌, 周繁. 多结构卷积神经网络特征级联的高分影像土地利用分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(12): 1841-1848. doi: 10.13203/j.whugis20180137
[2]	岳冲, 刘昌军, 王晓芳. 基于多尺度维度特征和SVM的高陡边坡点云数据分类算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 882-888. doi: 10.13203/j.whugis20140335
[3]	吴一全, 陶飞翔, 曹照清. 基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 861-867. doi: 10.13203/j.whugis20140234
[4]	孙杰, 赖祖龙. 利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1310-1313.
[5]	王艳东, 何奕霖, 杨建思, 李昊. 利用形式概念分析的空间信息服务分类体系融合方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(1): 100-105.
[6]	焦利民, 吴苏. 利用自组织网络分析1990～2010年中国主要城市扩展特征 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.
[7]	林雪原, 鞠建波. 利用神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 601-604.
[8]	王志军, 顾冲时, 张治军. GIS支持下基于遗传优化神经网络的溃坝生命损失评估 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(1): 64-68.
[9]	陶建斌, 舒宁, 沈照庆. 利用互信息改进遥感影像朴素贝叶斯网络分类器 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(2): 228-232.
[10]	管海燕, 邓非, 张剑清, 钟良. 面向对象的航空影像与LiDAR数据融合分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 830-833.
[11]	高为广, 杨元喜, 张婷. 一种提高神经网络泛化能力的自适应UKF滤波算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 500-503.
[12]	焦利民, 刘耀林, 任周桥. 基于自组织神经网络的空间点群聚类及其应用分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(2): 168-171.
[13]	宋杨, 万幼川, 申绍洪, 陈鹏. 基于傅立叶变换的混合分类模型用于NDVI时序影像分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(5): 406-409.
[14]	黄昕, 张良培. 基于光谱变换与融合的IKONOS多光谱影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 502-505.
[15]	余亮, 边馥苓. 粗糙神经网络在森林火灾预警中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(8): 720-723.
[16]	杜清运, 杨品福, 谭仁春. 基于空间统计特征的河网结构分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(5): 419-422.
[17]	曾旭平, 阳凡林, 李陶, 赵建虎. 基于SOFM网络的声图非监督分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(11): 977-980.
[18]	贾永红, 李德仁. 多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合法的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(5): 430-434.
[19]	梁益同, 胡江林. NOAA卫星图像神经网络分类方法的探讨 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2000, 25(2): 148-152.
[20]	林宗坚, 刘少创. 自组织特征映射神经网络及其在彩色地图自动分层中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1994, 19(2): 108-112.