基于神經網絡和Contourlet的遙感圖像分類處理.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著遙感影像的應用越來越廣泛，自動化高效的分類方法被越來越多的應用，傳統(tǒng)的分類方法是針對圖像的統(tǒng)計特征值，閾值或者訓練的樣本數(shù)據(jù)進行識別分類，但是對于地標情況復雜，光譜特征相近的地類就很難高效準確的分類，會造成很大的誤差和錯誤。隨著人工神經網絡的不斷發(fā)展壯大，神經網絡分類技術在遙感圖像分類領域也被越來越多的應用，神經網絡分類能很好地解決傳統(tǒng)分類方法的不足，該方法具有更好的自學能力和自適應能力，效果更好更精準，很好地提高了分類的精度

2、>　　本文首先介紹了論文研究的背景與意義，國內外的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。然后介紹了一些分類和研究的基礎知識，遙感影像采用美國Landsat5多光譜圖像，在ENVI和Matlab下進行模擬仿真，將圖像處理和圖像分類相結合，對同一遙感影像使用不同方式對圖像進行處理，在對處理后的圖像進行分類。針對種種分類方法和結果進行混淆矩陣分析和分析結果統(tǒng)計，得出結論。
　　經研究表明，基于Contourlet的BP神經網絡分類的總體精度最高為93.0

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