结合RBF网络与光谱指数的遥感分类应用研究

摘要

本文基于光谱波段信息,提取NDWI、NDVI、NDBI三种归一化指数,作为城市地区土地利用分类的关键辅助信息。在此基础上,提出基于RBF网络与归一化指数的城市遥感分类模型。最后,以四川南充市为研究区域,以TM影像为数据源,对本文提出的城市地区分类模型进行了分类实验。实验结果表明,RBF在融合地学参数方面具有一定的优势,基于RBF神经网络与地表指数进行分类,能获得95.02%的较为理想的总体分类精度,比单纯利用波段信息进行分类其精度提高了7.05个百分点。