【摘 要】
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该文拟对多源雷达数据应用于作物识别作一初步研究.如何应用模糊技术和人工神经网络领域的成果,提高多源雷达数据作物识别精度是该文研究的目的.通过研究得出以下结论:(1)应
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该文拟对多源雷达数据应用于作物识别作一初步研究.如何应用模糊技术和人工神经网络领域的成果,提高多源雷达数据作物识别精度是该文研究的目的.通过研究得出以下结论:(1)应用最大似然法达到较高的作物识别精度比较困难,而人工神经网络和模糊分类法 并不要法庭中类别有较确定的统计颁规律,而只是通过学习过程使其成为一个有效的分类器,该文试验结果表明,人工神经网络和模糊分类器应用于作物识别是可行的,而最大似然法对某些地物类别如居民点、道路、水体、耕地等仍然具有较高的识别精度.(2)通过训练样 本的纯化和类别细划分,可提高类内的均质和类间的差异性,从而可以改善类别的可分性,进行分类后处理,可消除或减少类别噪声的影响,从而提高分类精度.(3)分层分类克服了 单层分类器的缺点,并且可以避免多维数据带来的一系列问题.为类别划分提供了一个最优的分类环境.(4)该文提出了特征提取法,克服了常规特征提取法"就数据论数据"的缺陷 ,实现"就类别论数据"的目的.试验表明该特征提取法获取的特征影像比常规提取法获取的影像具有更高的识别精度.
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