用于Landsat ETM+和ERS-2SAR图像融合对城区地物特征分类的BP-ANN/GA混合算法  

A Hybrid BP-ANN/GA Algorithm for Classification of Urban Terrain Surfaces Using Fused Images of Landsat ETM+and ERS-2 SAR

作　　者：曹广真[1] 金亚秋[1] 

机构地区：[1]复旦大学波散射和遥感信息国家教育部重点实验室,上海200433

出　　处：《电子与信息学报》2006年第7期1153-1159,共7页Journal of Electronics & Information Technology

基　　金：国家重点基础研究项目(2001CB309401);国家自然科学基金(60170009);上海光科技项目(036105012)资助课题

摘　　要：该文建立了反向传播人工神经网络(BackPropagationArtificialNeuralNetwork,BP-ANN)和遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)的BP-ANN/GA混合算法。利用GA算法的全局优化能力优化BP-ANN的初始权值,克服了传统BP-ANN收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺点。BP-ANN/GA混合算法对LandsatETM+4,5,7三波段红外图像和ERS-2SAR雷达图像的融合数据进行了城市多类地物特征分类。结果表明:BP-ANN/GA算法不仅提高多源遥感图像自动分类的速度,而且提高了各类特征分类的精度。该文对上海浦东地区的LandsatETM+和ERS-2SAR数据作了融合分类试验与验证。A hybrid algorithm of the BP-ANN/GA （Back Propagation Artificial Neural Network and Genetic Algorithm） is developed to optimize the initial weights and make fast convergence of the BP-ANN. This algorithm is applied to classification of urban terrain surfaces with fused data of Landsat ETM＋ and ERS-2 SAR. An example of the Shanghai Pudong area using both the Landsat ETM＋ and ERS-2 SAR image data well demonstrates the classification speed and accuracy of the algorithm.

关 键 词：图像融合 BP-ANN/GA 地表分类 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]