基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法

摘要

多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.M-FastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在M-FastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.