基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感影像分類研究.pdf

1、遙感技術（Remote Sensing，簡稱RS）以其數(shù)據(jù)高時效、多綜合的特點，已經(jīng)成為地球觀測一個重要技術手段。根據(jù)遙感技術獲取的遙感影像具有多光譜、高分辨率、多時相的特點，通過對原始數(shù)據(jù)做進一步的處理，就能夠發(fā)現(xiàn)事物變化規(guī)律，從而有效預測其未來趨勢，因此遙感影像的研究越來越受到學者的關注，而遙感影像分類則一直是該領域的研究熱點。
　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人腦功能的一種網(wǎng)絡結構，具有自適應、自組織、自學習的能力，能夠實現(xiàn)信息的分布

2、式存儲、并行處理，因其本身是一個非線性系統(tǒng)，適合于解決復雜的非線性問題，諸如遙感影像分類。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種誤差反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡，它能夠將學習誤差反饋到隱含層，改變初始網(wǎng)絡結構的權值和閾值，從而達到預期的學習目標。實踐證明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠極大地提高影像分類精度。
　　然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡在應用過程中也存在一些問題：易限入局部極小值，網(wǎng)絡收斂速度慢，隱含層神經(jīng)元個數(shù)無法確定，無法妥善解決影像中存在的“同物異譜，同譜異物”問題。針對

3、上述問題，本文以覆蓋江蘇江陰、靖江及其周邊的LANDSAT-7影像為實驗數(shù)據(jù)，將遺傳算法與BP算法相結合，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值進行優(yōu)化，同時獲得隱含層最優(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、光譜信息相結合共同用于影像分類。最后采用改進后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對結合NDVI指數(shù)、紋理特征、光譜信息的數(shù)據(jù)進行分類，并將其結果與傳統(tǒng)方法的結果進行比較。實驗結果表明：改進后的B