基于MATLAB的BP神经网络遥感图像地物智能识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了遥感图像自动预处理与BP神经网络分类器构建，支持多/高光谱图像特征提取与地物识别。可准确分类水体、植被、建筑等地物，并生成可视化分类结果与精度评估，为遥感分析提供高效工具。

详 情 说 明

基于误差反向传播（BP）神经网络的遥感图像地物智能识别系统

项目介绍

本项目是一个利用误差反向传播（BP）神经网络算法对多光谱/高光谱遥感图像进行地物智能识别的系统。系统集成了图像预处理、特征提取、神经网络建模、地物分类及精度评估等完整流程，能够高效、自动地识别图像中的水体、植被、建筑、农田等地物类型，并为用户提供可视化的分类结果和定量化的精度评估报告，辅助遥感影像的智能解译与分析。

功能特性

• 完整的处理流程：提供从原始影像预处理到最终分类结果产出的端到端解决方案。
• 灵活的输入支持：支持TIFF、ENVI等多种格式的多光谱/高光谱遥感图像作为输入。
• 先进的预处理技术：集成辐射定标、大气校正、图像增强等预处理模块，提升图像质量。
• 丰富的特征提取：提供主成分分析（PCA）、纹理特征提取等多种特征提取与降维方法。
• 可配置的BP神经网络：允许用户自定义网络结构（隐藏层数量、神经元数量）及学习率等超参数。
• 自定义分类体系：支持用户根据需求定义地物分类标签并选择对应的训练样本区域。
• 全面的成果输出：生成分类图、精度评估报告、训练好的模型文件及地物面积统计报表。
• 可视化结果显示：提供分类结果与原图的叠加显示功能，直观展示识别效果。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 准备待处理的多光谱/高光谱遥感图像文件。 * 准备包含地物类别标签的训练样本数据（如ROI文件）。 * （可选）准备网络参数配置文件与地物分类体系定义文件。

1. 运行主程序：

执行系统的主入口程序，程序将自动或根据引导完成后续流程。

1. 配置参数（可选）：

若未提供配置文件，系统可能会提示用户通过命令行或图形界面输入必要的参数，如图像路径、网络结构参数等。

1. 获取输出结果：

程序运行结束后，在指定输出目录下查看生成的地物分类图、精度评估报告、模型文件及面积统计报表。

系统要求

• 操作系统： Windows / Linux / macOS
• 编程语言： MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱： 需要MATLAB的图像处理工具箱、深度学习工具箱、统计和机器学习工具箱等。
• 硬件建议： 建议配备足够内存（≥8GB）以处理大型遥感图像，使用GPU可以显著加速神经网络训练过程。

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心入口与调度中心，其主要功能包括：初始化系统运行环境与参数设置；协调并调用图像预处理模块对输入影像进行辐射定标与大气校正；负责执行特征提取与降维操作；构建并训练基于误差反向传播算法的神经网络分类器；利用训练好的模型对整幅遥感影像进行地物类别预测；最后，生成并输出分类结果图、精度评估报告、模型文件及统计报表等一系列成果。