Segmentation of remote-sensing images by artificial neural networks

机译：人工神经网络分割遥感影像

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A novel unsupervised incremental neural network (Turkish acronym - DAYS) is proposed for the segmentation of remote-sensing images. Feature vectors are formed by the intensity of one pixel of each channel. The training set of a DAYS network is formed using all pixels of the image. The remote-sensing image is segmented according to the decision of the network. In the study, the segmentation results of DAYS and Kohonen networks are compared.

机译：提出了一种新颖的无监督增量式神经网络（土耳其语缩写-DAYS），用于遥感图像的分割。特征向量由每个通道的一个像素的强度形成。 DAYS网络的训练集是使用图像的所有像素形成的。遥感图像根据网络的决定进行分割。在研究中，比较了DAYS和Kohonen网络的分割结果。

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来源
《》|2004年|p.84-86|共3页
会议地点
作者
Olmez; T.; Dokur; Z.;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
remote sensing; image segmentation; unsupervised learning; neural nets; self-organising feature maps; geophysical signal processing; remote-sensing image segmentation; artificial neural networks; unsupervised neural network; unsupervised incremental neural network; feature vectors; training set; Kohonen networks;

机译：遥感;图像分割;无监督学习;神经网络;自组织特征图;地球物理信号处理;遥感图像分割;人工神经网络;无监督神经网络;无监督增量神经网络;特征向量;训练集; Kohonen网络;

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