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。