BP神经网络的遥感图像分类

资 源 简 介

BP神经网络的遥感图像分类

详 情 说 明

BP神经网络在遥感图像分类中的应用

遥感图像分类是分析地表覆盖类型的重要手段，而BP神经网络凭借其强大的非线性映射能力，在处理高维遥感数据时具有独特优势。针对崇明岛东滩十种典型地物的分类需求，可以采用以下技术路线：

数据预处理阶段 首先需要从遥感影像中提取各地物的光谱特征，这可能包括可见光波段、近红外等通道的反射率数值。由于不同地物（如水体、植被、建筑等）具有独特的光谱曲线，这些特征将成为神经网络的输入维度。

网络构建关键点 采用三层BP网络结构（输入层-隐含层-输出层），其中输入层节点数对应光谱特征维度，输出层设置10个节点分别对应十类地物。隐含层节点数通过交叉验证确定，激活函数常选用Sigmoid或ReLU以引入非线性。

训练优化策略 通过反向传播算法调整权重时，需注意学习率动态调整（如Adam优化器）和批量归一化处理，防止光谱数据量纲差异导致的收敛问题。同时采用早停法（Early Stopping）避免过拟合。

分类实现流程 训练完成的网络可将待分类像元的光谱特征向量输入，输出层最大响应值对应的类别即为预测结果。最终输出整幅影像的分类图，并可通过混淆矩阵评估湿地、滩涂等地物的识别准确率。

该方法的优势在于能自主学习复杂的光谱-地物关系，尤其适合崇明岛东滩这种存在混合像元的滨海湿地环境。未来可结合卷积神经网络进一步提升空间特征利用率。