基于L-M改进算法的遥感图像分类对比研究

• 作者: 陈宗杰 杨武年 罗登
• 来源期刊: 测绘
• 关键词: 图像分类 BP神经网络 监督分类 L-M算法
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 252-256,268
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

国内外遥感图像分类方法用得较多的是传统的模式识别分类方法,这种方法存在识别能力差、错分、漏分等问题.本文选择BP神经网络算法以及利用L-M算法对BP神经网络进行优化和传统的最大似然法,利用不同的分类器对图像进行分类.通过结果对比评价三种方法在遥感图像分类应用中的效果.利用成都市双流区2018年的Landsat-8卫星数据,构建不同的分类器对图像进行分类实验,分析对比不同分类方法的效果.其中,利用L-M优化的BP神经网络算法精度较高且速度快.