基于bp神经网络的遥感图像分类

资 源 简 介

基于bp神经网络的遥感图像分类

详 情 说 明

在遥感图像分类领域，BP神经网络是一种经典的监督学习方法，尤其适用于MATLAB平台的高效实现。其核心思路是通过反向传播算法调整网络权重，使得模型能够从大量带标签的遥感数据中学习分类特征。

核心流程 数据预处理：遥感图像通常需进行归一化、降噪和波段选择，以突出地物特征并减少计算量。 特征提取：通过主成分分析（PCA）或纹理特征（如灰度共生矩阵）降低维度，保留关键分类信息。 网络设计：输入层节点数对应特征维度，隐含层根据数据复杂度调整（通常1-2层），输出层节点数为类别数。 训练优化：采用交叉熵损失函数，结合动量法或自适应学习率（如Adam）加速收敛，避免陷入局部最优。

MATLAB优势 内置`feedforwardnet`等函数简化网络搭建 支持GPU加速处理高分辨率图像 可视化工具（如混淆矩阵）便于评估分类精度

注意事项 过拟合问题可通过Dropout或早停法缓解 样本均衡性直接影响农田、建筑等类别的识别准确率