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3、遥感学报不是sci。遥感学报期刊级别为核心期刊,出刊周期为双月刊,期刊创办于1986年。遥感学报是中国科学院主管、中国地理学会环境遥感分会主办的学术性期刊。遥感学报主要栏目设有:基础研究、技术方法、环境遥感、资源遥感。
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三个都是北大中文核心期刊 遥感学报是被SCI收录的。
遥感学报难中吗如下:遥感学报的难度相对较大。首先,遥感技术本身涉及多个学科领域,包括地理学、物理学、计算机科学等,这使得遥感学报的学术性和技术性都非常强。其次,遥感技术在实际应用中需要处理和分析大量的数据,这要求作者具备扎实的数学和计算机基础,同时需要掌握相关的数据处理和分析技能。
像元信息分解和神经网络分类相结合的分类模型进行信息提取 步骤:设计出像元信息分解和神经网络分类相结合的分类模型。该模型先考虑通过像元信息分解法(像元信息分解模型认为各种典型地物在空间上是可以重叠的)把绿地从遥感影像中分离出来,再作为分类掩膜,采用BP神经网络分类对其进行分类。
常用的遥感数据的专题分类方法有多种,从分类判别决策方法的角度可以分为统计分类器、神经网络分类器、专家系统分类器等;从是否需要训练数据方面,又可以分为监督分类器和非监督分类器。 统计分类方法 统计分类方法分为非监督分类方法和监督分类方法。
遥感影像的分类一般是基于地物光谱特征、地物形状特征、空间关系特征等方面特征,目前大多数研究还是基于地物光谱特征。 在计算机分类之前,往往要做些预处理,如校正、增强、滤波等,以突出目标物特征或消除同一类型目标的不同部位因照射条件不同、地形变化、扫描观测角的不同而造成的亮度差异等。
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富,地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像,传统的分类方法,就会造成分类精度降低,空间数据的大量冗余,并且其分类结果常常是椒盐图像,不利于进行空间分析。
用途:BP神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数,而且可以精确实现任意有限训练样本集,因此常被应用于函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域。
BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的连接权矩阵做出处理,使误差减小。
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