神经网络驱动的遥感图像新分类策略：超越传统方法

遥感图像分类的新方法-五子连珠必胜法 在传统的遥感图像分类方法中，如最大似然法，它是基于经典统计学原理，依赖于样本的先验知识来决定分类精度。然而，这种方法在实际应用中遇到挑战，因为遥感数据可能不满足正态分布假设，特别是在多源、多维数据和高维空间中。例如，数据集可能存在混合像元，导致分类精度受限。此外，当缺乏精确的先验信息时，分类效果会大打折扣。 随着技术进步，研究人员开始探索提高分类精度的新方法。其中一种新策略是利用知识驱动的影像分类，这种方法考虑到了地物的多个特征，如光谱、形态、大小、位置分布和空间结构，以实现更全面的地物识别。神经网络技术在此发挥了重要作用，特别是BP神经网络、Kohonen自组织特征映射网络（SOM）、模糊Kohonen聚类网络（FKCN）和改进的自适应FKCN（AFKCN），它们具有学习能力、容错性和对概率模型的灵活性，非常适合处理空间模式识别问题。 本文作者刘宣江在硕士论文中，以北京邮电大学的应用数学专业为背景，结合指导教师陆传赉的指导，探讨了如何利用这些神经网络技术对遥感影像进行处理。首先，回顾了遥感影像分类领域的研究进展，特别是神经网络在遥感中的应用，包括其基本原理和方法。然后，对传统监督和非监督分类方法进行了分析，指出了它们在处理模糊和混合像元时的局限性，并引入模糊模式识别技术来弥补这些不足。 具体实践上，作者使用ERDAS这样的遥感专业软件，对渤海湾1M分辨率的遥感影像进行预处理，通过非监督分类初步区分数据，再利用BP神经网络进行二次分类，以提升分类的准确性。模糊Kohonen神经网络的引入，旨在增强分类的鲁棒性和对复杂数据的处理能力。 总结来说，本文通过结合传统方法与先进的神经网络技术，寻求在遥感图像分类中的突破，尤其是在面对数据分布不均匀、特征多维和复杂像元问题时，展示了神经网络在提高遥感图像分类精度方面的潜力。这不仅优化了现有的分类流程，也为未来遥感图像处理和分析开辟了新的可能性。