遥感影像分类：神经网络与模糊理论的应用

"国内外研究现状-五子连珠必胜法" 【标题】提到的"五子连珠必胜法"在本摘要中并未涉及，而是围绕遥感影像分类处理的技术展开讨论。遥感影像分类是遥感技术中的核心问题，自20世纪70年代以来，科研人员一直在探索更高效的方法。最初，最大似然法等统计模式识别技术被用来处理遥感图像，但随着技术进步，人们开始寻求更高精度的分类手段。 【描述】中详细阐述了几种提升遥感信息分类精度的策略： 1) 预处理：通过去除大气、地形和光照等因素的影响，降低数据噪声，提高分类准确性。 2) 多源多谱多形式信息融合：结合不同数据源的信息，提取波谱、空间和时间特征，辅助分类。 3) 新一代分类方法：模糊理论、人工智能（如专家系统）和人工神经网络技术被引入，优化分类算法。 4) 分类后处理：对分类结果进行平滑处理，以进一步提高精度。 在遥感数据的统计分类中，最大似然分类法是常用的，基于Bayes理论，但在高维数据和非正态分布的情况下，这种方法的局限性显现。因此，研究者开始关注能够综合分析和灵活应用的分类模型，例如人工神经网络。 【部分内容】提及的是北京邮电大学的一篇硕士学位论文，该论文探讨了基于神经网络的遥感影像识别。神经网络模型，尤其是BP神经网络和Kohonen自组织特征映射网络(SOM)，在遥感影像分类中有广泛应用。论文还提出了模糊Kohonen聚类网络(FKCN)和改进的自适应FKCN(AFKCN)网络，并结合ERDAS软件进行了实践研究。 总结来看，这篇摘要涉及的知识点包括： 1. 遥感影像分类的历史和重要性。 2. 统计模式识别方法（如最大似然法）及其局限性。 3. 预处理、信息融合、新分类方法和后处理在提高分类精度中的作用。 4. 人工神经网络在遥感影像分类中的应用，包括BP神经网络、SOM网络、FKCN和AFKCN。 5. 模糊模式识别技术的引入，以克服传统统计方法的不足。 6. 论文研究的具体内容，包括神经网络模型的实现和遥感软件的结合使用。