基于K-L变换的BP神经网络遥感图像分类

• 作者: 吴国平 胡剑策
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: K-L变换 BP神经网络 遥感图像 监督分类
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 137-139
• 页数: 3页
• 分类号: TP75
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴国平	中国地质大学机械与电子信息学院	44	427	12.0	19.0
2	胡剑策	中国地质大学机械与电子信息学院	2	54	2.0	2.0