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Urban land use mapping with multi-spectral and SAR satellite datausing neural networks

机译:利用多光谱和SAR卫星数据绘制城市土地利用图使用神经网络

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摘要

Statistical, textural and Gabor features were extracted fromintegrated multitemporal multispectral TM data and ERS-1 SAR imagery forurban land use mapping. The computed features are first normalised usingthe SOM algorithm and then a decision tree algorithm is applied forfeature selection. The classification procedure was carried out with amultilayer perceptron, trained with the resilient backpropagationalgorithm. The authors' results demonstrate the potential of theproposed methodology
机译:统计,纹理和Gabor特征提取自 整合的多时相多光谱TM数据和ERS-1 SAR影像,用于 城市土地利用图。首先使用 SOM算法,然后将决策树算法应用于 功能选择。分类程序使用 多层感知器,经过弹性反向传播训练 算法。作者的结果证明了这种技术的潜力。 拟议的方法

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