遥感影像识别技术：纹理特征与神经网络应用

"基于神经网络的遥感影像识别" 在遥感图像分析中，特征提取是至关重要的步骤，它有助于从大量的原始数据中提取有意义的信息，为后续的地物识别和分类提供依据。本资源主要探讨了纹理特征在遥感影像识别中的应用，并提及了主成分变换和彩色合成作为数据预处理的技术。 2．2．3主成分变换是一种统计方法，用于减少数据的维度并保留其大部分信息。在遥感影像中，多光谱数据通常包含多个波段，这些波段可能存在一定的相关性。主成分变换通过线性变换将原始波段转化为一组新的正交变量（主成分），新变量按方差降序排列，前几个主成分往往能捕获大部分数据变异性。例如，在TM影像中，前三主成分可能包含超过96%的信息，而后续的主成分贡献较小，可忽略。这有助于减少数据处理的复杂性和存储需求。 2．2．4彩色合成是将单波段的黑白遥感影像转换为彩色影像的过程，以提高视觉效果和解析能力。通过将不同波段赋予特定颜色并叠加，可以创建出更易于分析的地物特征，便于识别和区分地物类别。 2．3特征提取是识别过程的关键环节，特征向量是原始数据的精炼表示，用于表达数据的关键属性。特征提取不同于数据压缩，前者关注的是信息的抽象，后者则强调以较小的存储代价重构原始数据。在遥感影像中，特征可能包括纹理、形状和光谱特性。 2．3．1纹理特征是模式重复性的度量，常用于分析地物表面的结构。常用的统计纹理特征包括均值、方差、斜度、峰度、能量和熵。这些特征描述了纹理的亮度、对比度、结构均匀性以及复杂度，有助于区分不同的地物类型。 论文作者刘宣江在其基于神经网络的遥感影像识别研究中，使用了多种神经网络算法，如BP神经网络、Kohonen自组织特征映射网络（SOM）、模糊Kohonen聚类网络（FKCN）以及一种改进的自适应FKCN网络（AFKCN）。这些神经网络模型能够学习并适应遥感影像的复杂模式，即使在假设条件存在差异时也能提供较好的识别结果。通过ERDAS软件对1M遥感影像数据进行预处理和分类，研究了非监督分类与监督分类相结合的方法，提升了遥感影像分类的准确性和效率。 遥感影像分析涉及多种技术，从主成分变换的数据压缩，到彩色合成的视觉增强，再到纹理特征的提取，以及神经网络的智能识别，这些方法共同提升了遥感影像的解析能力和信息提取的准确性。在实际应用中，这些技术的结合使用对于地物识别和遥感影像的分类至关重要。