基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像分類研究.pdf

1、遙感技術(shù)（Remote Sensing，簡(jiǎn)稱RS）以其數(shù)據(jù)高時(shí)效、多綜合的特點(diǎn)，已經(jīng)成為地球觀測(cè)一個(gè)重要技術(shù)手段。根據(jù)遙感技術(shù)獲取的遙感影像具有多光譜、高分辨率、多時(shí)相的特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的處理，就能夠發(fā)現(xiàn)事物變化規(guī)律，從而有效預(yù)測(cè)其未來(lái)趨勢(shì)，因此遙感影像的研究越來(lái)越受到學(xué)者的關(guān)注，而遙感影像分類則一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦功能的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)的能力，能夠?qū)崿F(xiàn)信息的分布

2、式存儲(chǔ)、并行處理，因其本身是一個(gè)非線性系統(tǒng)，適合于解決復(fù)雜的非線性問(wèn)題，諸如遙感影像分類。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種誤差反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能夠?qū)W(xué)習(xí)誤差反饋到隱含層，改變初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的權(quán)值和閾值，從而達(dá)到預(yù)期的學(xué)習(xí)目標(biāo)。實(shí)踐證明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠極大地提高影像分類精度。
　　然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用過(guò)程中也存在一些問(wèn)題：易限入局部極小值，網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)無(wú)法確定，無(wú)法妥善解決影像中存在的“同物異譜，同譜異物”問(wèn)題。針對(duì)

3、上述問(wèn)題，本文以覆蓋江蘇江陰、靖江及其周邊的LANDSAT-7影像為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，將遺傳算法與BP算法相結(jié)合，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)獲得隱含層最優(yōu)神經(jīng)元數(shù)目。為了解決影像中存在的“同物異譜，同譜異物”問(wèn)題，將NDVI指數(shù)值作為影像特征，與影像的紋理特征、光譜信息相結(jié)合共同用于影像分類。最后采用改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)結(jié)合NDVI指數(shù)、紋理特征、光譜信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并將其結(jié)果與傳統(tǒng)方法的結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)后的B