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。     

基于相似系数的1种算法在遥感图像分类中的应用

用基于向量夹角余弦的相似系数方法对黄河三角洲1998年12月份的Landsat—5TM遥感影像进行了分类，分类精度分析表明用夹角余弦作为分类的相似性度量指标是合理的。这种遥感图像的分类方法简单，在实际分类中可以作为常用的方法之一。     

模式识别在遥感图像中的应用

模式识别技术在遥感图像中的应用日益受到重视并在许多方面得到了实际应用,本文阐述了模式识别在遥感图像应用中的基本原理,处理方法,并对这些方法提供了理论依据.     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势.本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析.结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法.     

卫星遥感图像的神经网络自由识别分类

介绍了神经网络卫星遥感图像自动识别分类方法,并与最大似然 类结果进行了比较。讨论机实验结果表明,神经网络分类的精度和速度优于最大似然法分类。     

改进残差神经网络在遥感图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络随着深度加深而导致网络退化以及计算量大等问题,提出一种改进残差神经网络的遥感图像场景分类方法。该方法以残差网络ResNet50作为主框架,在残差结构中引入深度可分离卷积和分组卷积,减少了网络的参数量和计算量,加快模型收敛的同时也提升了分类精度。此外在网络中嵌入多尺度SE block模块对通道特征进行重校准,提取出更加重要的特征信息,进一步提升了网络的分类性能。在AID和UCMerced_Land Use两个公开数据集上的分类精度分别为91.92%和93.52%,相比常规残差网络分类精度分别提高了3.38%和10.24%,证明所提方法在遥感图像场景分类任务中的可行性和有效性。     

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。     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

神经网络在遥感影像分类应用中的若干进展

介绍了神经网络的发展概况,对遥感影像分类进行了概述,综述了神经网络在遥感影像分类应用中的若干进展。     

遗传算法与神经网络在模式分类中的应用

作者在本文中介绍了怎样利用遗传算法对多层神经网络的结构进行优化,并通过模式分类模拟了实验,说明该方法是可行的、有效的。     

基于深度学习的场景遥感图像分类方法研究

为了解决场景遥感图像通常分类性能较差、分类精度不高的问题,提出一种基于改进VGG16的场景遥感图像分类方法.针对传统VGG16模型参数量庞大的问题,对通道数以及参数量进行缩减.在算法运行过程中对数据进行正则化处理,并在分类方法中加入注意力机制.通过将注意力机制与CNN模型进行结合,并对两者进行端到端的训练,提高了模型的...     

遥感图像分类方法在土地利用分析中的比较

介绍了最大似然分类法的特性及存在的问题,提出了解决这些问题需要采用的方法,论述了人工神经网络分类技术和图像纹理特征参与分类。     

遥感图像分类方法的研究

本文较全面地讨论了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种分类方法，及该方法的优缺点、适用场合，并作了简单评价，以期对遥感图像分类方法的研究有新的突破．     

图像自动分类在数字化图书馆中的应用

基于支持向量机的分类原理,构造图像分类器。通过这种分类器实现了图书馆馆藏图像的自动分类,采用这种方式代替了现阶段的图像人工分类方式,从而取代了基于文本的图像检索（TB IR）,提高标引率。     

基于支持向量机的遥感图像分类研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法.通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.将支持向量机理论应用到遥感图像分类的研究还处在初级阶段,传统分类算法应用于遥感图像分类存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题.从支持向量机基本理论出发,建立了一个基于支持向量机的遥感图像分类器.用遥感图像数据进行实验,并将结果与其它方法的结果进行了比较分析.实验结果表明,利用SVM进行遥感图像分类的精度明显优于神经网络算法和最大似然算法分类精度.     

高分辨率遥感影像自动分类方法研究

近年来,高分辨率遥感影像在土地利用分类工作中被广泛使用,采用计算机自动分类的方法可以提高分类的工作效率.该文讨论了自动分类处理的流程,自动分类的主要方法,列举了典型的分类案例,分析自动分类中存在的困难,并提出了解决的思路.     

基于模糊C均值和BP神经网络的遥感影像自动分类算法

针对非监督分类算法分类精度不高、监督法分类算法的训练样本需要人工选择且容易误选的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和BP神经网络相结合的遥感影像自动分类算法。首先利用FCM对影像进行初始聚类,然后根据聚类结果,由该算法自动选取其中的纯净像元作为训练样本,并送入BP网络进行学习,用最终训练得到的BP神经网络分类器对TM遥感影像进行分类,实验结果表明该算法具有较高的分类精度,能够满足大尺度地物类别判定的需要。     

浅论面向对象的遥感图像的模糊分类

介绍了面向对象与基于像素的分类方法,分析了模糊分类方法,阐述了面向对象的模糊分类技术的软件应用。     

卫星遥感图像的神经网络自动识别分类

介绍了神经网络卫星遥感图像自动识别分类的方法,并与最大似然法分类结果进行了比较,计算机实验结果表明,神经网络分类的精度和速度优于最大似然法分类．     

基于树型增长神经网络模型的遥感图像聚类

通过对天津海岸带遥感图像的研究，提出了基于树型增长神经网络模型的遥感图像聚类方法。该方法申神经模型的网络结构在训练过程中动态生成，用户可根据需要实现层次聚类，同时可以通过调节扩展因子SF的大小调节聚类的速度和精度，从而提高了聚类的精度和灵活性。