遗传算法优化的BP神经网络在遥感图像分类中的应用

本文主要探讨了使用遗传算法优化的BP神经网络在遥感图像分类中的应用，通过Matlab神经网络和遗传算法工具箱实现，并以香格里拉县的ETM+遥感图像为例，结合DEM地形数据进行实验，以验证优化后的分类效果。 在遥感图像处理领域，人工神经网络已经成为一种重要的分类方法，特别是反向传播（BP）神经网络，由于其自学习和自适应能力，在许多应用中取得了显著成效。然而，标准BP神经网络存在一些固有的问题，如收敛速度慢、容易陷入局部最优解以及难以确定合适的隐藏层神经元数量。这些问题在处理复杂地形和地物类型的遥感图像时尤为突出。 为了改善这些局限性，作者提出了一种基于量化共轭梯度法改进的BP算法，并结合遗传算法进行优化。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传过程的全局优化技术，能够有效地搜索解决方案空间，寻找最优解。在本文中，遗传算法用于确定BP网络的隐藏层神经元数量和初始权重，以加速网络收敛并避免陷入局部最优。 实验部分，作者采用了香格里拉县的ETM+遥感图像和DEM数据作为输入，训练和测试优化后的BP神经网络分类器。通过与传统的最大似然分类法进行对比，结果显示，遗传算法优化的BP神经网络在分类精度上表现出优越性，证实了该方法的有效性和在复杂环境下的优势。 此外，文章还分析了BP网络的误差权空间特性，指出误差曲面的复杂性导致BP网络在优化过程中可能遇到的困难。通过遗传算法的全局搜索能力，可以更有效地跨越误差曲面上的局部最小值，从而提高分类性能。 本文的研究不仅提供了一种改进的遥感图像分类方法，也为解决BP神经网络的优化问题提供了新的思路。这种结合遗传算法和量化共轭梯度法的策略，对于处理大型、复杂遥感数据集可能具有广泛的应用前景，有助于提高分类效率和准确性，尤其在处理地形和地物类型复杂地区的遥感图像时。