基于OIF与BP神经网络的遥感分类方法研究

• 作者: 夏孟 朱彦光
• 来源期刊: 城市地理
• 关键词: OIF BP神经网络 影像分类
• 年，卷（期）: 2015,（20）
• 所属期刊栏目: 特别关注
• 页码范围: 243-245
• 页数: 3页
• 字数: 3080字
• 语种: 中文

摘要

有效地选择合适的分类方法以提高遥感影像分类精度一直是遥感技术研究的热点研究内容. 本文先对多光谱遥感影像进行最佳指数法 ( OIF) 计算, 选取OIF值最大的波段组合为最佳波段组合; 然后在Matlab软件平台下对基于BP神经网络分类算法进行了研究, 最后将它的分类结果与ENVI软件平台下的最大似然法、 支持向量机 ( SVM ) 的分类结果进行精度对比分析. 研究表明, 基于BP神经网络的遥感图像分类总精度比ENVI软件平台下的最大似然法、 SVM的分类总精度高,是一种有效的遥感影像分类方法.