基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感圖像特征分類方法的研究.pdf

1、遙感技術(shù)是一種能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行非接觸測量，采集并且分析的一種新型探測技術(shù)。隨著電子計(jì)算機(jī)和空間技術(shù)的發(fā)展，各種資源和環(huán)境衛(wèi)星的發(fā)射和成功的運(yùn)行，通過遙感衛(wèi)星從太空的高度對地球全貌以及地表動態(tài)變化等各種資源信息的提取技術(shù)得到了快速的發(fā)展。因此，對獲得的海量遙感圖像進(jìn)行識別處理，即通過提取圖像信息的特征，并利用這些特征進(jìn)行圖像分類，進(jìn)而達(dá)到圖像識別一直是遙感技術(shù)所要解決的重要問題之一。
　　 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因特有的自組織學(xué)習(xí)和強(qiáng)大的容錯(cuò)性，

2、并且在解決非線性映射問題上表現(xiàn)出獨(dú)特的功能，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)參數(shù)分類方法上表現(xiàn)出很大的優(yōu)勢，還能有一定的抗噪能力，被廣泛的應(yīng)用在模式識別以及圖像處理等各種領(lǐng)域。針對已經(jīng)有用于遙感圖像處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，本文對其應(yīng)用最廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了介紹。由于標(biāo)準(zhǔn)的BP算法在對圖像分類時(shí)存在著收斂速度慢以及對網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)的依賴，容易陷入局部最小值問題。針對BP算法的缺點(diǎn)，我們利用具有全局搜索能力、強(qiáng)繼承性的遺傳算法對BP初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)

3、練，得到的最優(yōu)染色體可以提高分類效率和解決局部極值的問題。因此本文構(gòu)造了基于GA-BP的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于遙感圖像進(jìn)行分類的方法。
　　 一般在處理遙感圖像分類問題時(shí)采用的是基于光譜特征的分類方法，即針對遙感圖像的灰度特征進(jìn)行分類，采用單特征進(jìn)行分類的精度不高，所以本文采用的是基于光譜和紋理特征相融合的分類方法。對于光譜特征的提取，采用的是對整幅圖像進(jìn)行加窗提取窗口內(nèi)像素的平均灰度特征的方法，并用提取的平均灰度特征來表示該窗口區(qū)域