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题名基于ANN分类的农田遥感动态监测模型研究
被引量：7
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作者
屈晓晖
庄大方
彭望碌
乔玉良
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机构
中国科学院地理科学与资源研究所
北京师范大学地理科学与遥感学院
太原理工大学
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出处
《自然资源学报》
CSCD
北大核心
2007年第2期193-197,I0002,共6页
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基金
国家科技部基金项目(K50080AJ)
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文摘
保护基本农田是我国农业可持续发展的基础和前提,动态监测基本农田在时间和空间上的变化能够为农业开发政策的制定,农业经济发展的规划与管理提供有效的辅助决策手段。论文利用人工神经网络的BP算法实现了对两个时期的遥感影像进行基本农田类型的分类提取,在保证精度的前提下,探索了一条把单要素监测和多要素监测相结合的遥感动态监测模型,并详细描述了模型实现的算法与步骤。最后利用该模型对实验区进行了监测,并对监测结果进行了分析,结果表明模型很好地评估了研究区基本农田的数量和发展潜力,定性、定量、定位地揭示了研究区基本农田类型在时空上的变化规律。
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关键词
遥感动态监测
人工神经网络
BP算法
单要素监测
多要素监测
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Keywords
dynamic detection with remote sensing
artificial neural network
BP algorithm
single component detection
multiple component detection
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
K909
[历史地理—人文地理学]
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题名多源遥感图像区域提取分析研究
被引量：3
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作者
王静
彭望碌
郭平
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机构
北京师范大学信息科学学院
北京师范大学珠海分校信息技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第B07期66-67,72,共3页
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文摘
多源遥感图像区域提取分析主要依赖于图像区域的特征，本文提出了两种多源遥感图像区域分析的方法：基于形状轮廓的多源遥感图像区域分析和基于纹理的多源遥感图像区域分析，并对两种方法的分析结果进行了比较。
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关键词
多源遥感图像
区域分析
纹理特征
形状特征
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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