探讨了几种地物要素变化探测与地图更新自动化方法:道路数据库的自动更新采用了能影响甚至引导计算机判讯的前后关系信息来进行目标识别;建筑物特征的自动提取技术采用了专家系统来进行地图修测;土地覆盖图的自动更新则涉及到基于规则的类别及边界变化的判定与处理。
文章使用A STER遥感数据和土地利用分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对土地覆盖进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析提出神经网络方法在遥感图像分析与处理技术中的应用潜力。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于土地覆盖分类研究可以获得相对较好的分类结果。
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