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BP-ANN在荒漠草地高光谱分类研究中的应用
被引量：
14
1
作者
钱育蓉
贾振红
+2 位作者
于炯
杨峰
段文亮
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第12期225-228,共4页
利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别新疆阜康地区的7种典型荒漠草种，对原始高光谱数据作预处理（微分和平滑），选取典型荒漠植被的光谱特征（红边、绿峰、红谷、RVI等）作为输入数据，植被类型作为输出数据，构建基于BP神...
利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别新疆阜康地区的7种典型荒漠草种，对原始高光谱数据作预处理（微分和平滑），选取典型荒漠植被的光谱特征（红边、绿峰、红谷、RVI等）作为输入数据，植被类型作为输出数据，构建基于BP神经网络模型的典型荒漠草地分类器，进行了三组基于高光谱特征的草地类型分类实验，结果表明：（1）红边特征较其余吸收特征更能获得精确的分类结果；（2）波段550～790nnl间的窄波段光谱分类间隔中，20nm优于10nm的间隔；（3）草地分类器中BP网络模型的输入层、隐藏层神经元个数与BP网络训练时间、精度具有复杂的耦合关系，不可一概而论。
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关键词
高光谱特征提取
反向
反馈
(
bp
)
人工神经网络
红边特征
窄波段光谱
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职称材料
题名
BP-ANN在荒漠草地高光谱分类研究中的应用
被引量：
14
1
作者
钱育蓉
贾振红
于炯
杨峰
段文亮
机构
新疆大学软件学院
新疆大学信息科学与工程学院
四川农业大学农学院
中国联通新疆分公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第12期225-228,共4页
基金
国家自然科学基金 No.60863003
国际科技合作项目(No.2009DFA12870)
+1 种基金
教育部国家大学生创新性实验计划(No.101075540)
新疆大学博士启动基金(No.BS100128)~~
文摘
利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别新疆阜康地区的7种典型荒漠草种，对原始高光谱数据作预处理（微分和平滑），选取典型荒漠植被的光谱特征（红边、绿峰、红谷、RVI等）作为输入数据，植被类型作为输出数据，构建基于BP神经网络模型的典型荒漠草地分类器，进行了三组基于高光谱特征的草地类型分类实验，结果表明：（1）红边特征较其余吸收特征更能获得精确的分类结果；（2）波段550～790nnl间的窄波段光谱分类间隔中，20nm优于10nm的间隔；（3）草地分类器中BP网络模型的输入层、隐藏层神经元个数与BP网络训练时间、精度具有复杂的耦合关系，不可一概而论。
关键词
高光谱特征提取
反向
反馈
(
bp
)
人工神经网络
红边特征
窄波段光谱
Keywords
hyper-spectral feature extraction
Back Propagafion（
bp
） artificial neural network
red edge feature
narrow-band spectrum
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP-ANN在荒漠草地高光谱分类研究中的应用
钱育蓉
贾振红
于炯
杨峰
段文亮
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
14
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职称材料
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