ENVI遥感影像处理：神经元网络分类详解

"神经元网络分类-tc itk二次开发" 在遥感影像处理领域，神经元网络分类是一种广泛应用的监督学习方法，它基于分层前向神经网络模型，利用后向传播技术进行训练。这种技术尤其适用于处理复杂、非线性的遥感数据分类任务。在ENVI软件中，用户可以通过Classification > Supervised > Neural Net菜单来执行神经元网络分类。 神经元网络的核心在于其结构和学习机制。网络通常由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收遥感影像的特征数据，隐藏层则包含若干个神经元，这些神经元通过调整内部权重来学习并表示数据的复杂模式。输出层的神经元则对应于不同的分类类别。在训练过程中，网络通过反向传播误差来调整权重，使得预测的输出与实际的训练样本尽可能接近。 在ENVI的Neural Net Parameters对话框中，用户可以自定义网络的关键参数。首先，用户需从"Select Classes from Regions"列表中选择要分类的类别。然后，可以选择合适的激活函数，如对数函数或双曲函数，它们影响神经元的响应方式。此外，"Training Threshold Contribution"参数决定内部权重的贡献程度，设置得当可以优化分类效果，但过大可能引入噪声。"Training Rate"参数控制权重更新的速度，较高的值可能导致训练过程快速但不稳定，较低的值则可能延长训练时间。 在实际应用中，为了得到更好的分类结果，需要足够的训练样本。每个类别的像素数量越多，网络学习到的模式就越精确，分类的准确性也就越高。因此，建议先选取代表性强的感兴趣区作为训练像元。 ENVI作为一款强大的遥感影像处理软件，它支持多种遥感数据格式，提供了丰富的预处理、分析和制图工具。其波谱分析功能特别突出，使得从遥感影像中提取目标信息变得更为高效和准确。同时，ENVI还支持IDL（交互式数据语言）二次开发，用户可以根据需求定制自己的算法和功能，以适应特定的应用场景。 ENVI在中国有广泛的应用，涉及到多个行业，如国土调查、地质勘查、环境保护等。通过与RSI中国授权培训中心的合作，用户可以获得更贴近本地需求的中文教程和专业技术支持，如《ENVI遥感影像处理实用手册》等，帮助用户更好地理解和使用ENVI软件进行遥感数据处理和分析。