基于BP神经网络的遥感影像分类方法

• 作者: 张建平 武文波 王崇倡
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经元刚络 遥感 分类 精度
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 地质与测绘工程
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 2109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2009.01.009

摘要

为了消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性,采用BP神经网络进行遥感影像分类.利用MatLab软件构建BP网络遥感影像分类算法,通过对BP网络算法进行改进,采用动量-自适应学习速率调整算法克服了网络训练速度慢、不易收敛到全局最优等缺点.对一幅全色遥感图像通过300次训练后,输出能真实反映地类的影像图.其分类总精度为86.67%,Kappa系数为0.82,分类精度能够满足遥感图像分类的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王崇倡	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	90	537	12.0	19.0
2	武文波	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	85	1151	20.0	29.0
3	张建平	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	6	60	4.0	6.0