基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类

摘要

为了能有效地从高分辨率遥感影像中提取地物信息,本文通过影像的光谱和纹理特征,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,以2006年儿月获取的成都平原某区域的Quickbird影像为实验数据,进行高分辨率遥感影像的地物分类实验.实验结果表明,结合影像光谱和纹理特征的BP神经网络分类算法,不仅可以有效保证BP神经网络分类训练的稳定性和收敛速度,还能达到较高的分类精度.