摘要
设计了一种运用径向基函数神经网络进行遥感影像分类的监督分类器,以实际的遥感光谱影像分类为例,将分类效果同传统的最小欧氏距离法分类进行比较,探讨了RBF分类的优越性,结果表明RBF神经网络是一种更为有效的图像分类器。
This paper introduces a supervisory classifier based on radial basis function neural net （RBFNN） for remote sensing images. Taking actual remote sensing for example, comparing the result merit of this classifier, it indicates with that of traditional least distance that RBFNN is more efficient. spectrum classification method and discussing
出处
《测绘信息与工程》
2006年第2期10-12,共3页
Journal of Geomatics
关键词
遥感
神经网络
径向基
影像分类
remote sensing
neural network
radial basis function
image classification
