基于神经网络的遥感图像分类的新方法研究  

Research of new method of RS Image classification Based on neural network

作　　者：武创举 宋双杰[2] 曾桂平[2] 梁江波[3] 

机构地区：[1]昆明理工大学国土资源与工程学院,云南昆明650093 [2]黄河勘测规划设计有限公司 [3]昆明理工大学国土资源与工程学院

出　　处：《中国科技博览》2014年第7期321-322,347,348,共4页China Science and Technology Review

摘　　要：随着神经网络理论的深入研究，人工神经网络在遥感图像分析与处理的各个方面都有广泛的适用性，并且已经取得了较好的效果，是遥感信息提取的一种有效途径。本文介绍了BP神经网络在遥感影像分类中的应用，通过自适应和在网络权值调整过程中加入特征因子算法，并结合Matlab软件，改进了BP神经网络的优化算法，使网络对误差变化敏感且收敛速度陕，减少了人为因素的干预，改善了学习速率和网络的适应能力，而且精度可靠。With the in-depth study of neural network theory, artificial neural network in all aspects of remote sensing image analysis and processing has broad applicability, and has achieved good results, is an effective way of remote sensing information extraction. This paper introduces the BP neural network in remote sensing image classification, adaptive and join the network weights ad]ustment process characteristic factor algorithm, combined with Matlab software, improved optimization algorithm BP neural network, the network is sensitive to change in the error and fast convergence, reducing the intervention of human factors, improving the learning rate and network adaptability, and reliable precision.

关 键 词：BP神经网络 图像分类Matlab 自适应特征因子 收敛速度 精度 

分 类 号：P23[天文地球—摄影测量与遥感]