基于元胞自动机和BP神经网络算法的Landsat-TM遥感影像森林类型分类比较
2017-02-15分类号:S771
【部门】东北林业大学森林作业环境研究中心
【摘要】【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞
【关键词】元胞自动机 BP神经网络 森林类型分类 像元值 Landsat 5-TM影像
【基金】林业公益性行业科研专项(201504319)
【所属期刊栏目】林业科学
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