BP神经网络在遥感影像分类中的优势与应用对比

本文主要探讨了基于BP神经网络的遥感影像分类技术在遥感影像处理中的应用。作者田野、郭嗣琮和刘丹来自辽宁工程技术大学测绘学院，他们关注的是遥感影像处理领域中监督分类这一关键环节。遥感影像因其具有多元化的特征，如多传感器、多平台、多时相等，对图像分析处理提出了挑战。BP神经网络，作为人工神经网络的一种，因其非线性映射和自适应能力，能够有效解决遥感图像处理中的复杂问题。 BP网络，即Backpropagation（反向传播）学习算法，是一种多层前馈网络的监督学习方法。其核心思想是通过调整权重，使网络的实际输出尽可能接近期望输出，从而最小化输出误差。学习过程包括初始化阶段，即设定网络结构和随机赋予权重，以及训练阶段，即利用训练样本反向传播误差并更新权重。典型三层BP网络结构展示了输入层、隐藏层和输出层的连接方式。 文章详细介绍了BP网络在遥感影像监督分类中的应用，对比了基于BP神经网络分类的结果与使用ERDAS软件进行监督分类的结果。研究发现，基于BP网的分类方法在精度上优于传统的软件方法，这表明神经网络技术在遥感影像处理中具有显著的优势。 本文的关键词集中在“遥感影像”、“BP神经网络”和“监督分类”，突出了BP网络在遥感影像处理中的核心地位。总结来说，该研究不仅深化了对BP网络在遥感影像分类中的理论理解，也为实际应用提供了有价值的参考和改进方法。通过对比实验，证明了BP神经网络在遥感影像处理领域的实用性和有效性。