利用BP神经网络对遥感图像进行地物的自动识别

资 源 简 介

利用BP神经网络对遥感图像进行地物的自动识别

详 情 说 明

BP神经网络在遥感图像地物识别中的应用为自动化分类提供了高效解决方案。这种前馈型神经网络通过反向传播算法调整权重，特别适合处理多光谱或高光谱遥感数据的复杂特征。

实现过程主要分为四个关键阶段：首先进行图像预处理，包括辐射校正和几何校正以消除传感器和环境干扰；接着是特征提取环节，从多波段数据中选取反映地物特性的光谱、纹理等特征；然后构建网络结构，输入层节点对应特征维度，输出层节点对应地物类别数量；最后通过样本训练使网络学习各类地物的判别规律。

该技术的优势在于能自动学习复杂的非线性特征关系，对混合像元具有较强的解析能力。需要注意合理设置隐含层数和学习率参数，同时需要足够数量的标注样本进行训练。实际应用中常结合卷积操作提升空间特征提取效果，形成更强大的识别模型。