用BP网络对遥感图像进行自动分类

资 源 简 介

用BP网络对遥感图像进行自动分类

详 情 说 明

遥感图像自动分类是地理信息系统和计算机视觉领域的重要应用。基于BP神经网络的分类方法能够有效提取遥感图像中的地物特征，实现自动化分类任务。

BP神经网络通过多层感知结构，能够学习遥感图像中不同地物的光谱、纹理等特征，建立从像素到类别的映射关系。网络训练阶段需要准备已标注的样本数据，通过反向传播算法不断调整网络权重，使分类误差最小化。

完成分类后，系统可统计各地物类别的像素数量，结合遥感图像的分辨率计算出实际面积。这种智能化处理方法相比传统目视解译大幅提升了效率，适用于土地利用监测、环境评估等场景。

该方法的关键在于网络结构设计、训练样本质量和特征选择的合理性。实践中需要注意过拟合问题，可采用交叉验证或正则化方法提升泛化能力。