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随着GIS和RS迅速发展和不断成熟,高精度遥感影像的实用性与专业应用得到越来越多的关注。混合像元的存在是影响地面物种分类精度的主要因素之一。本文把遗传算法与神经网络算法各自的优点结合起来,组成一种新的分解模型。对遥感图像数据进行分析,结果表明:使用该模型分解混合像元能得到很好的结果。
遗传算法和神经网络在GIS数据源获取遥感图像混合像元的处理中的应用探索
【摘 要】
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随着GIS和RS迅速发展和不断成熟,高精度遥感影像的实用性与专业应用得到越来越多的关注。混合像元的存在是影响地面物种分类精度的主要因素之一。本文把遗传算法与神经网络算
【机 构】
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中国测绘科学研究院,北京(100039)
【出 处】
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中国地理信息产业发展论坛暨2008'中国GIS协会年会
【发表日期】
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2008年期
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