BP神经网络提升遥感影像分类精度

"BP神经网络在遥感影像分类中的应用，罗卿莉，辽宁工程技术大学测绘学院，采用BP神经网络对遥感图像进行监督分类，提取纹理特征，对比最大似然分类，显示BP神经网络具有高分类精度。" BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种在遥感影像分类中广泛应用的人工神经网络模型。传统的遥感影像分类方法，如统计分类法，通常基于数据的正态分布假设，但在实际中，遥感数据往往不满足这一条件，导致分类精度不高。BP神经网络则克服了这一限制，因为它不依赖于特定的数据分布模型，而是通过学习和调整权重来适应数据的特性。 在罗卿莉的研究中，BP神经网络在Matlab环境中被用于遥感影像的监督学习分类。首先，针对待分类的遥感影像，研究人员会提取反映样本特征的纹理特征。纹理特征是遥感影像分析中的一个重要指标，它可以包含地物表面的结构、排列和颜色变化等信息，对于提高分类效果尤其关键。将这些特征构建成样本特征矩阵后，输入到训练好的BP网络中，让网络学习和理解这些特征与不同类别之间的关系。 经过训练，网络能够对新的遥感影像进行分类，并通过比较与已知类别的相似性来确定其归属。在完成分类后，还需要对分类结果进行精度评估，通常是通过与传统方法如最大似然分类的结果进行对比，以验证BP神经网络在分类中的优势。实验结果显示，BP神经网络在遥感影像分类中确实表现出较高的分类精度，这表明它在处理复杂、非线性的遥感数据时具有显著的优势。 遥感影像分类是遥感信息提取的重要步骤，它在地形分析、动态变化监测、专题地图制作等多个领域都有广泛的应用。BP神经网络因其自学习能力和适应性，成为了提高遥感影像分类精度的有效工具，特别是在面对大量、复杂和非结构化的遥感数据时。尽管如此，BP网络也存在训练时间较长、容易陷入局部最优等问题，未来的研究可能会结合其他优化算法或深度学习模型来进一步提升其性能。