基于改进算法的BP神经网络在遥感影像中的应用研究

遥感技术的飞速发展为我们提供了海量、及时、有效的数据，但如何利用这些数据来挖掘潜藏的信息，是一个需要同时跟进解决的重要问题，其中，影像的分类作为信息提取的一个重要方面，应用传统贝叶斯分类器的遥感影像分类方法已不能满足精度的需要，而基于非线型映射的神经网络分类方法为这一问题提供了更加理想的解决方案。 本文重点对BP神经网络及其改进算法在遥感影像分类中的应用进行了研究，主要可分为理论基础和分类试验两个部分，结构如下： 首先，分别介绍了神经网络和遥感影像分类方法各自在当前的研究进展。 其次，讨论了神经网络的理论基础，包括神经网络的起源、结构和特点。然后研究了BP神经网络的L-M算法改进。结合神经网络的特点和前人的研究讨论了其在遥感影像分类应用中的可能性和存在的问题。 最后，介绍了相关数据的预处理并且根据实际情况构建了基于L-M算法的BP神经网络，对天水地区罗峪沟影像数据进行初步分类，在此基础上，应用主成分变换使网络的收敛更加迅速、分类速度加快。