基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类处理  

作　　者：杨希[1] 

机构地区：[1]中铁第四勘察设计院集团有限公司工勘院

出　　处：《铁道勘测与设计》2011年第3期37-40,共4页Railway Survey and Design

摘　　要：为了能从高分辨率遥感影像中有效提取地物信息，本文顾及影像的光谱和纹理特征，尝试利用BP神经网络算法进行影像分类研究。首先提取分类所需的光谱和纹理特征源；然后根据影像和地物特征，建立BP神经网络，用于样本训练和分类处理，实现地物分类。为验证该方法的可靠性，选用2006年11月获取的四川省成都平原某区域的QuickBird影像作为源数据，并以总体精度和Kappa系数作为精度评定指标，进行高分辨率遥感影像的地物分类实验。结果显示，结合影像光谱和纹理特征的BP神经网络分类方法，不仅可以达到较高的分类精度，还能有效保证BP神经网络分类训练的稳定性和收敛速度。

关 键 词：地物分类 光谱特征 纹理特征 BP神经网络 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]