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基于遥感数据SOFM网络分类的五种城市增长方式鉴别方法应用研究
被引量:
11
1
作者
戴芹
陈雪
+1 位作者
马建文
冯春
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期525-528,538,共5页
使用了自主研发的自组织神经网络分类(SOFM)方法[1~3],选择了1988、1994、2001和2003年5~6月份TM+时间序列多光谱遥感数据,对北京城市增长方式进行了30m分辨率遥感时序数据的鉴别,包括填充式增长方式、扩张式增长方式、独立式增长方...
使用了自主研发的自组织神经网络分类(SOFM)方法[1~3],选择了1988、1994、2001和2003年5~6月份TM+时间序列多光谱遥感数据,对北京城市增长方式进行了30m分辨率遥感时序数据的鉴别,包括填充式增长方式、扩张式增长方式、独立式增长方式、线状式增长方式和簇状增长方式,并绘制了三个时期的城市增长图。在此基础上,根据北京城市增长环线驱动的特点,分别对四环内、四环至五环、五环至六环1988~1994年、1994~2001年、2001~2003年的5种城市扩展方式面积进行了统计。
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关键词
神经网络分类
城市五种增长方式鉴别模型
城市
环线
增长
面积统计
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职称材料
题名
基于遥感数据SOFM网络分类的五种城市增长方式鉴别方法应用研究
被引量:
11
1
作者
戴芹
陈雪
马建文
冯春
机构
中国科学院遥感应用研究所
中国地质大学国土资源与高新技术研究中心
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期525-528,538,共5页
基金
国家十五重点科技攻关计划资助项目(200BA9048072)
国家863计划资助项目(2003AA1350802)。
文摘
使用了自主研发的自组织神经网络分类(SOFM)方法[1~3],选择了1988、1994、2001和2003年5~6月份TM+时间序列多光谱遥感数据,对北京城市增长方式进行了30m分辨率遥感时序数据的鉴别,包括填充式增长方式、扩张式增长方式、独立式增长方式、线状式增长方式和簇状增长方式,并绘制了三个时期的城市增长图。在此基础上,根据北京城市增长环线驱动的特点,分别对四环内、四环至五环、五环至六环1988~1994年、1994~2001年、2001~2003年的5种城市扩展方式面积进行了统计。
关键词
神经网络分类
城市五种增长方式鉴别模型
城市
环线
增长
面积统计
Keywords
neural network classification
five forms of urban expansion identification model
statistics of urban ring expansion area
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P237.4 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遥感数据SOFM网络分类的五种城市增长方式鉴别方法应用研究
戴芹
陈雪
马建文
冯春
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2005
11
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