基于BP神经网络的竹林遥感监测研究
2008-08-15分类号:TP751
【部门】浙江林学院环境科技学院
【摘要】竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要,高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块,采用BP神经网络(back propagation neural network)对ETM+(enhanced themativ mapper plus)遥感影像提取竹林信息,得到了较高的精度,生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%;同时比较了Levenberg-Marquardt BP算法函数(Trainlm)、自适应学习率BP的梯度递减函数(Traingda)和梯度下降动量BP算法函数(Traingdm)等3种训练函数在分类中的差异。分析表明,Trai...
【关键词】森林经理学 BP神经网络 竹林 分类 遥感 ETM+
【基金】国家自然科学基金资助项目(30700638;30771725)
【所属期刊栏目】浙江林学院学报
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