简介:一个模糊ARTMAP分类器为分类实验ofCBERS-2形象被采用。基本理论并且关于算法处理首先被介绍,在CBERS-2高决定形象上在Shihezi县与一个陆地使用分类实验列在后面。三个分类器被比较:最大的可能性分类器(MLC),错误背繁殖(BP)分类器,和模糊ARTMAP分类器。比较比MLC和BP的高为模糊ARTMAP分类器显示出可比较地更好的结果,与9.9%和4.6%的全面分类精确性。结果也证明模糊ARTMAP分类器在在CBERS-2形象上识别赤裸的土壤有更好的洞察力。
简介:一、引言国民经济的飞速发展正日益改变着人们的观念,计算机技术的发展不断地改变着落后的生产方式,测绘领域中,传统的生产方式为第一代国家基本比例尺地形图的测制作出了巨大的贡献,但传统的模拟生产方式因其成图周期长、