BP神经网络遥感图像分类

资 源 简 介

BP神经网络遥感图像分类

详 情 说 明

BP神经网络遥感图像分类是一种常见的遥感数据处理方法，能够有效识别不同地物类型并统计其分布情况。

该方法的实现思路大致分为以下几个步骤：首先，需要收集带标签的遥感图像样本数据，这些样本应包含不同地物的特征值（如光谱反射率、纹理特征等），用于训练BP神经网络。接下来，搭建BP神经网络模型，通常包括输入层、若干隐藏层和输出层，其中输入层节点数应与特征维度匹配，输出层节点数对应地物类别数量。

训练过程中，网络通过反向传播算法调整权重，使预测结果接近真实标签。训练完成后，将待分类的遥感图像数据输入模型，网络会输出每个像素的分类结果。最后，根据分类结果统计不同地物类型的像素数量，结合遥感图像的空间分辨率，即可计算各类地物的实际占地面积。

这种方法适用于土地利用分类、植被覆盖监测等场景，但需注意样本质量和数量对分类精度的影响，必要时可采用数据增强或迁移学习提升模型性能。