基于高光谱特征选择和RBFNN的城市植被胁迫程度监测

来源 :地理科学 | 被引量 : 14次 | 上传用户：adiwang

【摘要】

：

以Hyperion星载高光谱数据为例,基于指数提取-特征选择-分类识别-模式分析的思路,分析广州市的城市植被胁迫状况。提取与胁迫相关的高光谱植被指数,对其进行相关分析,滤除相关性很高的植被指数,利用选取的特征应用RBF(径向基函数)神经网络对城市的植被胁迫程度进行分类,对广州市受胁迫植被的空间分布及其原因进行分析。研究表明:运用特征选取和RBF神经网络可以较好的区分城市植被受胁迫的程度;城市植被受

【作者】

：

王芳卓莉黎夏夏丽华

【机构】

：

广州大学地理科学学院,中山大学地理科学与规划学院

【出处】

：

地理科学

【发表日期】

：

2008年01期

【关键词】

：

植被胁迫城市 HYPERION RBF神经网络特征选择 vegetation stress urban Hyperion neural netw

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