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![基于變端元SOM神經(jīng)網(wǎng)絡的城市非滲透面估計方法研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/8/22/5401185f-e9ce-48c5-a482-59724023b8b3/5401185f-e9ce-48c5-a482-59724023b8b31.gif)
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文檔簡介
1、由于人口劇增和工業(yè)化發(fā)展,盲目的加快城市化步伐將影響區(qū)域生態(tài)環(huán)境與社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。非滲透面正是表征城市化及其生態(tài)環(huán)境的的重要參數(shù)。由于城市區(qū)域的復雜性,利用遙感技術定量提取地表參數(shù)成為當前研究的熱點之一。
本研究以長沙市城區(qū)為例,針對中等分辨率遙感影像在城市中存在的混合像元問題,以V-I-S模型為基礎,探討子像元混合像元分解方法。應用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡對實驗區(qū)進行土地覆蓋分類,并運用模糊集理論與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡進行子像元分
2、解,再結(jié)合交叉相關光譜匹配算法進行變端元的混合像元分解。主要研究工作包括:
(1)將非監(jiān)督SOM神經(jīng)網(wǎng)絡改進為監(jiān)督SOM神經(jīng)網(wǎng)絡,并在MATLAB R2009a的開發(fā)語言環(huán)境中開發(fā)實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明,基于監(jiān)督SOM神經(jīng)網(wǎng)絡的城市土地覆蓋分類總體精度(90.7317%)和Kappa系數(shù)(0.8272)均高于用傳統(tǒng)方法的分類精度(波譜角距離總體精度為89.7561%、支持向量機總體精度為86.3415%、BP神經(jīng)網(wǎng)絡總體精度為
3、85.8537%、最大似然法總體精度為74.1463%)。
(2)結(jié)合模糊集理論和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡進行實驗區(qū)域遙感影像的混合像元分解,在MATLAB R2009a環(huán)境中開發(fā)實現(xiàn),獲得四種土地覆蓋類型的分量圖以及非滲透面分量圖,其結(jié)果的均方根誤差為0.2215。
(3)在利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡進行混合像元分解的基礎上,結(jié)合交叉相關光譜匹配算法,進行端元變化的混合像元分解,在MATLAB R2009a環(huán)境中開發(fā)實現(xiàn),獲
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