编号
zgly0000446303
文献类型
期刊论文
文献题名
基于神经网络和数据融合的红树林群落分类研究
作者单位
中国科学院广州地球化学研究所
广州地理研究所
中山大学地理科学与规划学院
中山大学环境科学研究所
中国科学院研究生院
母体文献
遥感信息
年卷期
2006,(3)
页码
32-35,i0003
年份
2006
分类号
P237.9
关键词
红树林群落
遥感
神经网络
数据融合
文摘内容
及时准确地掌握红树林群落现状信息可为保护和修复红树林生态系统提供重要的决策依据。对红树林群落进行遥感分类在实际应用中具有较大的意义。但红树林各群落间的光谱差异很微弱, 有必要采用多源遥感数据融合的方法来提高分类的精度。本文以珠海淇澳岛红树林区为例, 使用SAR图像与TM图像, 探讨了监督分类、非监督分类以及神经网络分类3种分类方法和IHS融合、小波融合以及主成分融合3种融合方法对红树林群落进行分类的效果。结果表明。对SAR与TM主成分融合图像应用神经网络分类方法能够取得最好的分类效果。