基于BP神经网络与ETM_遥感数据的盐城滨海自然湿地覆被分类_肖锦成

资 源 简 介

基于BP神经网络与ETM_遥感数据的盐城滨海自然湿地覆被分类_肖锦成

详 情 说 明

本文探讨了利用BP神经网络结合ETM遥感数据进行盐城滨海自然湿地覆被分类的研究方法。湿地覆被分类是生态监测和环境评估的重要基础，传统方法往往效率较低且精度有限。

该研究采用ETM（Enhanced Thematic Mapper）遥感数据作为主要数据源，这类数据具有多光谱特性，能够捕捉湿地不同覆被类型的光谱特征差异。BP神经网络作为一种经典的人工神经网络模型，通过学习样本数据的非线性关系，能够有效处理复杂的遥感影像分类问题。

研究团队首先对原始ETM影像进行预处理，包括辐射校正和几何校正等步骤，以提高数据质量。随后，通过特征提取获取反映湿地覆被状况的关键指标。这些特征作为BP神经网络的输入，经过网络训练后，模型能够准确区分湿地区域的不同覆被类型，如沼泽、滩涂和水体等。

实验结果表明，该方法在盐城滨海湿地覆被分类中表现出较高的精度和稳定性，为湿地生态系统的动态监测提供了新的技术手段。这一成果不仅验证了BP神经网络在遥感影像分类中的应用潜力，也为类似湿地区域的覆被分类研究提供了参考。