BP神经网络驱动的遥感影像智能分类研究

"基于神经网络工具箱的遥感影像分类技术探讨" 本文由徐宗秋、张建平和赵泉华合作撰写，发表于辽宁工程技术大学测绘工程系，针对遥感影像分析与解译中的关键环节——遥感影像分类进行了深入研究。传统遥感影像分类方法存在的局限性促使作者选择BP神经元网络作为改进策略。BP神经元网络是一种前馈型网络，模仿人脑神经元的工作方式，具备分布式存储、并行处理、自组织和自学习的能力，特别适用于处理模糊和复杂的数据。 文章首先介绍了遥感技术在地球资源环境研究中的重要地位，强调了影像分类在专业信息提取、动态变化预测和专题地图制作等方面的重要性。传统的统计模式识别方法依赖于地物光谱特征的统计分析，但在处理卫星遥感光谱数据，尤其是低空间分辨率数据时，容易导致分类模糊。神经网络模型，如BP神经元网络，因其非线性和实时性的优势，能够解决这一问题。 2.1模式识别理论部分详细阐述了模式识别的概念及其在计算机科学中的发展。它旨在通过机器模拟人类的识别能力，以实现高效、准确的分类。然而，早期的计算机技术在这方面面临挑战，因为非线性识别、实时学习和推理是人类智能的核心特性，而机器的这些能力还在发展中。 在实验部分，作者通过对比BP神经元网络分类结果与传统统计方法的结果，验证了神经网络在遥感影像分类上的优越性。这不仅提供了实际应用中的案例，还展示了神经网络模型在处理复杂光谱信息和减少混淆方面的潜力。 总结来说，这篇首发论文深入探讨了如何利用BP神经网络工具箱改进遥感影像分类，揭示了神经网络在解决遥感数据分析中的复杂问题，提高分类精度方面的巨大价值。对于遥感技术的研究者和应用者来说，这是一篇极具参考价值的论文。