基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類及應(yīng)用

1.39萬(wàn)字 45頁(yè) 原創(chuàng)作品，已通過(guò)查重系統(tǒng)


摘要 目前，遙感技術(shù)發(fā)展極為迅速已經(jīng)成為獲得地理信息的一種主要手段。遙感圖像分類一直是遙感研究領(lǐng)域的重要部分，遙感圖像分類的目的是對(duì)多類別的遙感圖像進(jìn)行分類并達(dá)到一定的分類精度。傳統(tǒng)的遙感圖像分類方法主要分為監(jiān)督分類方法和非監(jiān)督分類方法，但是由于遙感圖像本身的空間分辨率不高以及“同物異譜”、“異物同譜”現(xiàn)象的存在，常常導(dǎo)致錯(cuò)分和漏分的情形發(fā)生，使得分類的精度達(dá)不到要求。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射能力、分布并行處理能力、自適應(yīng)能力和泛化能力等諸多優(yōu)點(diǎn)，逐漸被應(yīng)用于遙感圖像的分類中，為遙感圖像的分類提高了新的途徑。在眾多的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之中，應(yīng)用最為廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
本文在Matlab在平臺(tái)上，構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)崇明島東灘的遙感圖像進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種行之有效的遙感圖像分類方法。同時(shí)，本實(shí)驗(yàn)還研究了隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)分類結(jié)果的影響、訓(xùn)練次數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)收斂之后的殘余誤差的影響以及訓(xùn)練速率對(duì)殘余誤差和振蕩程度的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)訓(xùn)練的次數(shù)較多時(shí)，訓(xùn)練的速率越小，可以使得網(wǎng)絡(luò)的誤差越小，分類精度越高。


關(guān)鍵詞：遙感圖像分類 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Matlab