公开(公告)号：CN100383805C

公开(公告)日：2008-04-23

申请号：CN200510031000.9

申请日：2005-11-03

Applicant: 复旦大学

Inventor： 金亚秋 ,  曹广真

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明是利用星载微波合成孔径雷达(SAR)和陆地卫星红外遥感的融合图像对复杂城区多类地物特征分类的方法。通过主成分分析方法对复杂城区的雷达图像和红外图像进行像素级的融合，建立反向传播人工神经网络(BP-ANN)和遗传算法(GA)相结合的BP-ANN/GA混合算法，利用GA算法的全局优化能力优化BP-ANN的初始权值，克服了传统BP-ANN收敛速度慢，容易陷入局部最小的缺点，提高多源遥感图像自动分类速度，完成各类地物特征的分类。

公开(公告)号：CN1760889A

公开(公告)日：2006-04-19

申请号：CN200510031000.9

申请日：2005-11-03

Applicant: 复旦大学

Inventor： 金亚秋 ,  曹广真

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明是利用星载微波合成孔径雷达(SAR)和陆地卫星红外遥感的融合图像对复杂城区多类地物特征分类的方法。通过主成分分析方法对复杂城区的雷达图像和红外图像进行像素级的融合，建立反向传播人工神经网络(BP－ANN)和遗传算法(GA)相结合的BP－ANN/GA混合算法，利用GA算法的全局优化能力优化BP－ANN的初始权值，克服了传统BP－ANN收敛速度慢，容易陷入局部最小的缺点，提高多源遥感图像自动分类速度，完成各类地物特征的分类。