【摘 要】
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论文首先考查了遥感纹理的概念,及目前纹理分析方法及研究现状.论文接着介绍了网络的概念和用于分类器的两种常用网络模型BP网络和KSOFM网络和算法及其性质.作者引 入改进的
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论文首先考查了遥感纹理的概念,及目前纹理分析方法及研究现状.论文接着介绍了网络的概念和用于分类器的两种常用网络模型BP网络和KSOFM网络和算法及其性质.作者引 入改进的模拟退火算法对BP神经网络学习进行全局优化,以有助于解决BP网络学习的局部最小化问题.论文第三、四部分阐述了分形分维理论的要领和几种分维特征的估算模型,举例探讨了分形分维纹理特征用于边缘检测和纹理分割的可行性、方法及局限性.论文第五部分应用光谱特征和分维纹理特征进行神经网络分类和地物识别.最后,作者分析了该文采用的影像分类方法的局限性和亟待解决的问题,提出了利用分形分维理论进行遥感纹理分析下一步的研究并指出计算机解译单元三个层次的描述方案将是进行遥感影像分析和专题信息提取较理想的研究框架.
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