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《基于改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遙感圖像分類方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第16卷第8期電光與控制V01．16No．82009年8月ElectronicsOptics&ControlAug．2009基于改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遙感圖像分類方法研究劉欽龍，焦斌亮，劉立(燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，河北秦皇島066004)摘要：遙感圖像通過像元灰度值的高低差異和空間變化來表示不同屬性的地物目標(biāo)及其分布情況。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)日益成為遙感圖像分類處理的有效手段，并有逐漸取代傳統(tǒng)遙感圖像分類方法的趨勢。重點分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遙感圖像分類方法，并針對BP算法的學(xué)習(xí)速率慢做了改進(jìn)，利用Mathb7．0作為實驗平臺，對北京市海淀區(qū)遙感影像進(jìn)
2、行分類實驗。實驗結(jié)果表明，與基本BP算法相比較，改進(jìn)的BP算法網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂速度快，分類方法是有效的。關(guān)鍵詞：遙感圖像；灰度值；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；Matlab中圖分類號：V271．4：TP751文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1671—637X(2009)08—0065一o3OnRemoteSensingImageClassificationMethodBasedonImprovedBPNeuralNetworkModelLIUQinlong，JIAOBinliang，LIULi(InformationScienceandEngineeringInstitute，YanshanUniversit
3、y，Qinhuangdao066004，China)Abstract：Remotesensingimagesindicatethephysicalobjectswithdifferentattributesandtheirdistributionthroughpixelgrayvaluediferencesandthelevelofspatialvariation．WiththedevelopmentofArtificialNeuralNetwork(ANN)theory，remotesensingimageclassificationofANNtheorybecameanefec
4、tivemeansandgraduallyreplacetraditionalmethodsofremotesensingimageclassification．TheremotesensingimageclassificationmethodsbasedonBack—Propagation(BP)networkmodelwasanalyzedindetail，andanimprovementwasmadeconsideringtheslowlearningrateofBPalgorithm．UsingMatlab7．0asexperimentalplatform．wemadeex
5、perimentsonclassificationf0rtheremotesensingimagesofBeijingHaidianDistrict．Theresultsshowedthat：comparedwithbasicBPalgorithm，theimprovedalgorithmhasrapidconvergencespeedinnetworktraining，andtheclassificationmethodisefective．Keywords：remotesensingimage；grayvalue；BPneuralnetwork；Matlab高】。近年來，隨著人
6、工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展，為遙感O引言圖像分類研究提供了新的方法。其中，BP網(wǎng)絡(luò)具有傳統(tǒng)的遙感圖像自動識別分類主要采用決策理論非線性映射能力、泛化能力及容錯能力，在遙感圖像分(或統(tǒng)計)方法。按照決策理論的方法，需要從被識別類研究中得到了廣泛的應(yīng)用。但是，基本的BP網(wǎng)的模式中，提取一組反映模式屬性的測量值，稱之為特絡(luò)具有訓(xùn)練速度慢，不易收斂的缺點，本文對BP算法征，并把模式特征定義在一個特征空間中，進(jìn)而利用決做了一些修正，利用Matlab作為實驗平臺，對改進(jìn)BP策原理對特征空間進(jìn)行劃分，以區(qū)分具有不同特征的算法與基本BP算法做了實驗比較，結(jié)果表明，改進(jìn)BP模式，達(dá)到分類的目的。但是，由于
7、遙感圖像本身的空網(wǎng)絡(luò)模型的遙感圖像分類方法是有效的。間分辨率低，以及“同物異譜”、“異物同譜”現(xiàn)象的存在，往往出現(xiàn)較多的錯分、漏分情況，導(dǎo)致分類精度不1BP網(wǎng)絡(luò)模型BP(BackPropagation，反向傳播)網(wǎng)絡(luò)是由Rumel—收稿日期：2008—05—25hart和McCelland等人提出的，是采用誤差反傳算法作作者簡介：劉欽龍(1982一)，男，山東臨沂人，碩士生，主要從事遙感為其學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)的前饋網(wǎng)絡(luò)，它需要相圖像處理方面的研究。E—mail：l
