基于BP神经网络的多源遥感影像分类

在研究人工神经网络理论的基础上,应用动量法和学习率自适应调整的策略,改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的Landsat TM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。结果表明：同标准的BP神经网络、传统的Bayes融合分类法相比,改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准BP网络高的分类精度,可同Bayes融合媲美,而且提高了学习率,增强了算法的可靠性,因而提高了影像分类速度,更适用于遥感影像分类。     

基于BP神经网络的石漠化遥感影像分类方法的探讨

以由DEM数据提取出的坡度、地形特征信息与TM遥感影像的光谱信息相结合,应用BP神经网络方法进行石漠化遥感影像分类。并对比了BP神经网络分类法、ISODATA分类法、最大似然法三种分类方法。结果表明BP神经网络分类法有效地提高了石漠化信息的遥感分类精度。     

基于BP神经网络的多源遥感影像分类

在研究人工神经网络理论的基础上,应用动量法和学习率自适应调整的策略,改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的LandsatTM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。结果表明同标准的BP神经网络、传统的Bayes融合分类法相比,改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准BP网络高的分类精度,可同Bayes融合媲美,而且提高了学习率,增强了算法的可靠性,因而提高了影像分类速度,更适用于遥感影像分类。     

基于BP神经网络改进算法的遥感图像分类试验

BP神经网络分类方法是一种新的模式识别方法,在遥感图像分类识别处理中有良好的应用前景。本文在阐明标准BP算法及其改进算法——Levenberg-Marquardt算法的基础上,介绍了BP神经网络的遥感图像分类过程,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了试验。实验结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类方法是一种有效的图像分类方法。     

基于BP神经网络的湿地遥感分类

遥感图像分类的实质是通过计算机对图像像元进行数值处理，达到自动识别地物的目的．在对国内外湿地遥感分类研究的基础上，用BP神经网络方法对湿地遥感分类进行了研究，并与最大极然法进行精度比较分析．结果表明：BP神经网络分类法是一种有效的湿地分类技术，能够提高分类精度．     

遥感影像分类方法的研究

该文基于ERDAS的KnowledgeEngineer分类方法原理,提出一种多信息源、智能化、程序化的阈值分类技术,利用空间模型语言SML（SpatialModelerLanguage）编程实现遥感影像的分类,进而克服了传统分类方法只能针对单一信息源的局限。研究工作以1999年ETM＋遥感影像临港新城为例,将该方法与传统的监督分类方法进行比较和精度评价。结果表明,阈值分类法比监督分类法分类精度高,指标Kappa系数由0.6109提高到0.8204。该方法可通过模块实现多信息源的调用,从已分类图像中提取确认的分类信息,达到一定的智能化,减少人为的重复性操作。     

一种改进的BP神经网络在遥感图像分类中的应用

反向传播神经网络能解决传统分类方法的不足,现已逐渐用于遥感图像的分类中,研究用种新的改进ＢＰ算法进行遥感图像分类。     

遥感影像的神经网络分类及遗传算法优化

针对传统遥感影像分类方法难以辨识波谱特性相似的地物,而标准反向传播学习(back propagation,BP)神经网络分类方法存在网络训练速度慢、局部极值等收敛性问题,探讨了采用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化BP网络结构方法进行遥感影像分类.在BP网络分类的基础上,着重阐述了遗传算法实现BP网络隐含层神经元数、阈值和连接权值的优化方法,提出了遗传算法的变长实数编码方式,改进了遗传进化方式使BP网络进化达到最优.最后,以淀山湖区域的陆地卫星专题制图仪(Landsat thematic mapper,TM)影像分类为例,应用本文改进算法与其他分类方法进行了分析比较,得到了较高的分类精度,验证了采用遗传算法优化神经网络的可行性和有效性.     

基于改进型BP神经网络的音频多分类

音频信号作为多媒体信息的重要载体之一, 为满足人们对信息知识的获取提供了有效途径.为了提高音频分类的精度,提出一种将音频信号的梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)参数作为特征向量,采用基于改进型传输函数的误差反向传播神经(back propagation, BP)网络模型对6种音频进行分类.实验证明,该方法在音频分类精度方面性能良好,改进的传输函数具有收敛速度快的优点.相对于传统BP算法,该方法不仅缩短了训练时间,而且进一步提高了分类精度,其分类准确率达到90%以上.     

BP网络与LVQ网络在遥感影像分类中的比较分析

遥感影像分类是遥感技术研究发展应用中的一个重要组成部分。基于Matlab平台应用BP、LVQ两种神经网络算法对TM多光谱影像进行了分类研究,最后应用混淆矩阵对这两种网络算法与最大似然法的影像分类结果做了精度评价与对比分析。实验结果表明,神经网络分类器作为一种非参数分类器,进行影像光谱特征分类时能获得较高的分类精度,引入对比度纹理特征后精度有更进一步的提高。两种神经网络算法中,LVQ网络算法的影像分类精度比BP网络要高。     

一种基于BP网络和决策融合的高光谱遥感图像分类方法

BP神经网络在用于高光谱遥感图像分类时,其初始权值的选取对分类结果有很大影响.针对这种情况,提出了一种将BP神经网络与决策融合理论相结合的高光谱遥感图像分类方法,该方法将多个结构相同、初始权值不同的BP神经网络的分类结果进行融合,最后把融合结果作为原图像的最终分类结果,以实际的高光谱遥影像为例,说明该方法能够有效地提高遥感影像的分类精度.     

基于改进自组织竞争神经网络的高光谱图像分类

针对传统的SOFM网络对高光谱图像分类精度低的缺点,提出了采用模糊积分与神经网络相结合的分类方法．即在改变网络的学习速率函数和邻域函数的前提下,同时对分类结果采用基于模糊积分的信息融合,使分类器之间相互补偿,并用高光谱图像的分类实验进行验证．与普通的SOFM网络和K均值聚类方法相比较,分类效果更好．     

基于Kohonen神经网络的遥感影像监督分类

作为一种自组织网络,Kohonen神经网络在遥感影像聚类中得到了广泛的应用.但Kohonen算法具有初始权值随机化、学习率和邻域难以确定等缺陷,并且作为一种聚类算法,难以直接进行监督分类.对Kohonen非监督学习算法进行改进,用最大最小距离法确定初始权值,利用权值误差作为网络训练收敛条件,并将Kohonen算法与奖惩...     

基于RF模型的高分辨率遥感影像分类评价

以QuickBird高分辨率遥感影像为主要数据源,采用多尺度影像分割方法提取地物对象的光谱、纹理和形状特征;在此基础上,构建基于随机森林（RF）方法的遥感影像分类模型,分析和评价特征变量对模型重要性与稳定性的影响。结果表明:1研究区最优分割尺度参数为70、形状因子0.2、色彩因子0.8,同时构建研究区乔木、灌木和草地等8个景观类型的光谱、纹理和形状等32个特征变量信息;2选择5 000棵树和1个节点变量构建的RF分类模型的总体精度为0.94,Kappa系数为0.93,OOB（Out of Bag）数据泛化误差为6.01%;3通过分析特征变量的重要性发现,Ratio_la₁和Ratio_la₂等光谱特征的重要性值明显比形状特征和纹理特征的高;4基于平均下降精度,选择16个变量构建RF模型时总体精度达到0.94,Kappa系数0.93;5基于基尼指数构建的RF模型,在19个变量时总体精度和Kappa系数达到峰值。相比较而言,基于平均下降精度构建的RF较稳定。     

基于改进的最小二乘支持向量机的高光谱遥感图像分类

支持向量机因其适用高维特征、小样本与不确定性问题的优越性,是一种极具潜力的高光谱遥感分类方法.核函数是支持向量机的核心,核函数分为局部核函数与全局核函数两大类,不同的核函数将产生不同的分类效果.核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分.在基本核函数中引入光谱匹配识别中的典型方法--光谱角度匹配法(SAM法),兼顾到光谱亮度与光谱向量方向的距离测度,结合最小二乘支持向量机,通过与传统SVM分类方法的比较,证明这种方法的有效性.     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

基于RBF神经网络的水深遥感研究

为提高水深遥感反演的精度,以Landsat TM1~4波段为数据源,利用已知的水深数据作为训练样本,建立RBF神经网络模型对岱海水深进行反演试验。利用实测的水深数据检验RBF神经网络模型的反演精度,并与传统反演模型和BP神经网络模型进行对比。结果表明,RBF神经网络模型反演的水深与实测水深的决定系数为0.90,平均绝对误差为1.09 m,均方根误差为1.45 m,反演效果和精度明显好于传统反演模型;与BP神经网络模型相比精度也有提高,而且RBF神经网络模型的参数大多通过训练学习得到,应用更为便捷,在干旱内陆的咸水型湖泊水深遥感反演中有一定的应用价值。     

一种粒度思想的遥感特征信息识别方法

为了快速分析遥感图像特征信息,结合覆盖分类算法提出了一种商空间理论方法,其中灵活运用商空间理论的分解方法和合成技术来指导遥感图像信息的提取和整合,覆盖算法能快速精确地挖掘出有限信息的本质,为分类提取提供保障.以汶川特大地震后的高级星载热辐射热反射探测仪(ASTER)遥感图像为例进行了实验分析,证实了该方法是快速、精确有效的,可以大大减少遥感图像信息处理的工作量.