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基于BP神经网络的竹林遥感监测研究

施拥军 徐小军 杜华强 周国模 金伟 周宇峰

施拥军, 徐小军, 杜华强, 周国模, 金伟, 周宇峰. 基于BP神经网络的竹林遥感监测研究[J]. 浙江农林大学学报, 2008, 25(4): 417-421.
引用本文: 施拥军, 徐小军, 杜华强, 周国模, 金伟, 周宇峰. 基于BP神经网络的竹林遥感监测研究[J]. 浙江农林大学学报, 2008, 25(4): 417-421.
SHI Yong-jun, XU Xiao-jun, DU Hua-qiang, ZHOU Guo-mo, JIN Wei, ZHOU Yu-feng. Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation(BP) neural network[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2008, 25(4): 417-421.
Citation: SHI Yong-jun, XU Xiao-jun, DU Hua-qiang, ZHOU Guo-mo, JIN Wei, ZHOU Yu-feng. Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation(BP) neural network[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2008, 25(4): 417-421.

基于BP神经网络的竹林遥感监测研究

详细信息
    通信作者: 周国模
  • 中图分类号: S757.2;S758.4

Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation(BP) neural network

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    Corresponding author: ZHOU Guo-mo
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出版历程
  • 刊出日期:  2008-08-20

基于BP神经网络的竹林遥感监测研究

    通信作者: 周国模
  • 中图分类号: S757.2;S758.4

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,Traingda算法函数分类精度最高,而Trainlm算法函数的训练时间最短。图3表3参17

English Abstract

施拥军, 徐小军, 杜华强, 周国模, 金伟, 周宇峰. 基于BP神经网络的竹林遥感监测研究[J]. 浙江农林大学学报, 2008, 25(4): 417-421.
引用本文: 施拥军, 徐小军, 杜华强, 周国模, 金伟, 周宇峰. 基于BP神经网络的竹林遥感监测研究[J]. 浙江农林大学学报, 2008, 25(4): 417-421.
SHI Yong-jun, XU Xiao-jun, DU Hua-qiang, ZHOU Guo-mo, JIN Wei, ZHOU Yu-feng. Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation(BP) neural network[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2008, 25(4): 417-421.
Citation: SHI Yong-jun, XU Xiao-jun, DU Hua-qiang, ZHOU Guo-mo, JIN Wei, ZHOU Yu-feng. Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation(BP) neural network[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2008, 25(4): 417-421.

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