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基于RBF与光谱的遥感分类应用

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:1.21 MB | 2017-12-26

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　　本文基于光谱波段信息，提取NDWI、NDVI、NDBI_种归一化指数，作为城市地区土地利用分类的关键辅助信息。在此基础上，提出基于RBF网络与归一化指数的城市遥感分类模型。最后，以四川南充市为研究区域，以TM影像为数据源，对本文提出的城市地区分类模型进行了分类实验。实验结果表明，RBF在融合地学参数方面具有一定的优势，基于RBF神经网络与地表指数进行分类，能获得95.02%的较为理想的总体分类精度，比单纯利用波段信息进行分类其精度提高了7.05个百分点。

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