基于相容粗糙集的BP神经网络湿地覆被信息提取——以双台子河口湿地为例

周林飞, 姚雪, 芦晓峰

Wetland land-cover information extraction of BP neural network based on tolerant rough set in Shuangtaizi estuarine wetland

ZHOU Linfei,YAO Xue,LU Xiaofeng

表4 覆被训练样本各波段灰度范围统计

Table 4 Gray scale value on the training sample covering each band

类型 波段 Band1 Band2 Band3 Band4 Band5 Band6 Band7 水域 [9 961,11 398] [8 983,10 872] [8 135,10 591] [7 373,10 762] [5 790,10 032] [5 024,6 455] [4 998,6 096] 养殖塘 [8 643,13 905] [8 245,13 206] [7 801,12 520] [6 942,12 304] [5 950,14 849] [5 351,13 302] [5 220,11 615] 碱蓬 [10 215,11 184] [9 319,10 244] [8 068,9 149] [7 932,9 229] [10 240,14 512] [7 707,10 838] [6 238,8 800] 芦苇 [9 738,12 092] [8 718,11 141] [7 717,10 719] [6 917,9 873] [8 969,24 297] [6 512,13 209] [5 727,10 010] 水田 [9 755,13 646] [8 722,13 086] [7 957,12 721] [6 761,13 219] [9 134,22 871] [6 726,16 147] [6 157,13 813] 滩地 [10 664,11 598] [9 920,10 919] [9 429,10 430] [9 281,10 796] [9 504,12 046] [5 026,10 938] [4 974,8 965] 居民点 [8 973,21 410] [8 588,21 675] [8 430,22 672] [7 545,23 690] [8 574,27 612] [9 862,28 732] [8 046,28 084] 混合植被 [9 787,19 754] [9 183,19 137] [8 659,19 625] [8 010,19 077] [7 545,30 382] [6 389,24 855] [6 004,20 929]