基于神经网络的遥感影像分类方法研究

本文在研究BP神经网络和模糊理论的基础上,提出了传统BP算法的一种改进方法和基于模糊系统的神经网络遥感影像分类方法。通过试验表明:基于模糊技术的神经网络分类方法要优于BP神经网络方法,取得了令人满意的效果。     

基于形态学特征和神经网络的遥感影像分类

在遥感技术不断发展、空间分辨率不断提升的大背景下,对遥感影像进行特征提取并进行分类成为遥感的重要课题。本文采用数学形态学技术进行特征提取,得到了形态特征、扩展形态特征、属性特征、扩展属性特征这4种形态学特征类。利用形态学特征和BP神经网络,改变采用的形态学特征,形态学特征提取中使用的参数以及BP神经网络的隐藏层数和隐藏层神经元数分别进行监督分类,计算各自的OA以及Kappa系数,比较其大小。分类结果精度评价表明扩展形态特征分类效果和扩展形态特征分类效果较好,适用于对遥感影像分类;而隐藏层神经元的数目和隐藏层的层数对分类结果没有显著影响。     

基于改进BP神经网络的遥感图像分类研究

本文针对基于传统BP神经网络方法的遥感图像分类存在学习速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出基于遗传算法的改进BP神经网络结构,以提高遥感图像分类精度。本文基于遗传算法确定权值和神经元数目完成对BP神经网络的模型优化,最后通过宣城市遥感信息图像处理实例,对最大似然、传统神经网络以及改进BP神经网络三种方法的分类结果定量分析,结果表明改进的BP神经网络方法分类精度最高。该改进方案对遥感图像的信息提取提供了新的思路。     

基于神经网络的遥感影像分类研究

由于传统遥感影像分类方法存在不足，故采用BP神经元网络进行遥感影像分类研究。阐述了算法原理、实现步骤以及改进方法。通过实验示例，将BP神经元网络的分类结果与传统统计方法分类结果进行比较，获得了有意义的结果。     

基于K-L变换的BP神经网络遥感图像分类

为了提高多光谱遥感图像的分类正确,提出了一种基于主成分分析(K-L变换)的分类方法。该方法先应用K-L变换对多波段遥感图像进行降维,提取最主要的三个成分合成假彩色图,然后利用BP神经网络对假彩色图进行监督分类。由于主成分之间是不相关的,增强了图象信息,降低了神经网络的计算量,提高了分类精度。实验结果证明,该算法分类精度优于传统分类方法,总正确率为88.5%,Kappa系数为0.862,因而具有实用价值。     

自组织神经网络在遥感影像分类中的应用研究

竞争学习网络与Kohonen神经网络相比,由于不考虑邻域神经元,其网络结构相对简单。采用这种简化的网络结构,并对其学习算法进行改进,用最大、最小距离法设置的初始聚类中心来代替随机初始中心。实验结果表明,用改进的竞争学习网络对遥感影像进行非监督分类,在分类精度和效率上都有较大的提高。     

基于RBF神经网络的遥感影像分类算法研究

提出了运用径向基函数神经网络和K均值法进行遥感影像分类的算法，以实际的遥感影像分类为例，通过与传统的最小距离法进行比较，对RBF神经网络分类器的优点进行了归纳，并就算法实施中的一些问题进行了探讨。分析结果表明，RBF神经网络是一种有效的图像分类器。     

基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类

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11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。     

基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分类算法

针对遥感影像的分类特点，提出了一种基于Hopfield神经网络模型的遥感影像分娄算法。首先阐述了Hopfield神经网络的结构及其工怍原理，分析了Hopfield神经网络优化规则；然后在Hopfield神经网络通用模型基础上，实现了Hopfield神经网络的算法。实验结果表明，这种分类器具有较高的精度与效率，分类结果优于最大似然分类法。     

基于RBF神经网络的高分辨率遥感影像分类的研究

提出RBF神经网络的改进算法,用于高分辨率遥感影像的分类.以实际高分辨率遥感影像为例进行实验,并与传统最小距离分类法进行比较.结果显示,RBF神经网络具有精度高、误分率小的特点,具有较好的应用前景.     

一种基于决策树方法的遥感影像分类研究

以江苏省泗阳县的Quick Bird影像为研究对象,基于影像的光谱信息、纹理信息、植被指数,采用CART决策树对影像进行分类,并将结果与最大似然分类结果进行比较。结果表明,此方法分类精度与Kappa系数均得到提高。     

基于SOM神经网络的城市土地覆盖遥感分类研究

土地覆盖及其变化的研究作为区域及全球环境变化研究所需的极为重要的地表参数,是遥感应用分析的主要内容之一。以往所采用的遥感分类方法主要针对侧重于土地社会属性的土地利用类型的分类研究且很难获得理想的精度。本文在非监督的自组织映射神经网络的基础上进行了一定的改进,构建了有监督的神经网络模型,以湖南省长沙市主城区的土地自然属性为侧重点,对其土地覆盖进行分类。实验结果表明:利用本文所使用的方法得到的分类结果,其总体精度和Kappa系数均高于传统的分类方法得出来的分类结果。     

基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法

针对遥感图像分类的特点，提出一种基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法，首先阐述小脑模型神经网络的工作原理，然后将模糊理论引入小脑模型神经网络，提出一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型神经网络，并将其应用于遥感图像分类，实验结果表明，这种基于模糊小脑模型神经网络的分类器经过训练后，可应用于遥感图像的分类，其分类精度明显高于传统的最大似然分类法。     

基于K均值聚类的高光谱遥感影像分类研究

讨论了信息熵和均匀光谱间隔(USS)两种无监督高光谱影像波段选择方法,分析比较了基于K均值聚类的欧氏距离、相关系数以及光谱角3种相似性度量。实验表明,利用USS对高光谱影像降维,采用将欧氏距离作为相似性度量的K均值聚类方法进行影像分类,所得到的分类结果精度较高,计算时间较短。     

基于模糊ARTMAP神经网络模型的遥感影像亚像元定位

结合亚像元的相关理论,提出了基于模糊ARTMAP神经网络模型的遥感影像亚像元定位方法,利用该方法对模拟的武汉地区的TM影像进行了实验,并将实验结果与BP神经网络模型进行了比较。结果证明,利用本文方法能够更有效地解决亚像元定位的问题。     

辅以纹理和BP神经网络的TM遥感影像分类

在提高遥感图像分类精度的方法中,将纹理信息作为扩展的特征向量加入特征空间中,是一个很有效的方法。利用地物在空间上的联系提取纹理,进而参与BP神经网络分类,实验结果表明加入纹理后明显提高了具有纹理信息的地物的分类精度。     

改进利用蚁群规则挖掘算法进行遥感影像分类

基于ant-miner算法,提出改进蚁群规则挖掘算法.首先,从信息素浓度增加项、信息素挥发系数两方面,改进信息素浓度更新策略;其次,在算法求解中,引入变异算子,有效加快进化过程,缩短计算时间,获得较好的分类规则.以长沙市城区2006年TM影像为试验数据,在分类试验中对算法进行了验证.结果表明,相对于ant-miner和决策树方法而言,改进蚁群规则挖掘算法能挖掘出规则数目更少、形式更简单的分类规则,同时缩短计算时间,从而能够提高分类精度和效率.     

基于遥感影像的城镇建筑物分类

震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率.采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类.分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可...     

基于改进型U-Net网络的高分辨率遥感影像建筑物提取

针对传统人工提取方法自动化程度低、过分依赖人工设计的特征,以及现有的深度学习方法中存在的提取精度不高等问题,提出了一种基于改进型U-Net网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.首先将空洞卷积加入到网络中,利用不同尺度的空洞卷积对来自网络编码部分的结果进行多尺度特征提取;再对提取的特征进行特征融合,并输入到网络的下一层;...