基于BP神经网络的多源遥感影像分类

遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类遥感图像分类是遥感技术应用的重要方向之一，其主要目的是根据遥感图像上包含的信息对不同类别的地物进行自动划分和分类。

由于遥感图像存在着复杂的光谱、空间和时间相关性，因此其分类任务具有一定的难度。

为了提高遥感图像分类的准确度和可靠性，近年来，研究者们开始尝试采用神经网络等方法进行分类优化。

其中BP神经网络是一种常用的方法，它具有学习能力强、处理能力高等优点，但是其性能往往会受到参数设置的影响，因此如何优化BP神经网络成为了一个热门的研究方向。

遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异机制的优化算法，其优点是具有全局搜索能力、可以处理非线性优化问题、不易陷入局部最优等。

因此，采用遗传算法来优化BP神经网络在遥感图像分类中应用的可行性被越来越多地研究和验证。

1. 特征提取：对遥感图像进行初步处理，提取出有用的特征信息，包括光谱、空间和纹理等多个维度的特征。

2. 数据预处理：将提取出来的特征进行归一化处理，消除量纲差异和数据离散化等影响因素。

3. BP神经网络建模：根据预处理后的数据，采用BP神经网络作为分类模型，确定神经网络的结构和参数，包括隐含层神经元个数、学习速率、动量系数等。

4. 遗传算法优化：采用遗传算法来搜索最佳的BP神经网络参数组合，优化网络模型的性能。

具体来说，将BP神经网络的结构和参数进行编码，构建适应度函数，通过选择、交叉和变异等基本遗传算子进行群体演化，搜索适应度函数最大的BP神经网络参数组合，从而得到最终的优化结果。

5. 训练模型：根据优化后的BP神经网络参数组合，对遥感图像进行训练，不断调整网络权值和阈值，直至达到收敛条件。

6. 测试预测：将训练好的模型应用到新的未知遥感图像上，对其进行分类预测，在验证集和测试集上进行性能评估，并与其他分类方法进行比较。

总体来说，遗传算法优化BP神经网络的遥感图像分类方法具有较高的效率和准确率。

但是，由于其需要进行大量的参数调节和计算，因此需要充分考虑计算时间和资源的限制，从而使其成为一个更为普及和实用的优化方法。

遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类【摘要】本文介绍了遗传算法优化确定BP神经网络在遥感图像分类中的应用。

首先介绍了遗传算法在优化BP神经网络中的作用，然后分析了遥感图像分类的挑战。

接着详细解释了遗传算法优化确定BP神经网络的原理，并设计了实验来验证该方法的有效性。

通过实验结果分析，论证了该方法的优势。

总结了遗传算法优化确定BP神经网络在遥感图像分类中的优势，并展望了未来的研究方向。

通过本文的研究，可以更好地理解和应用遗传算法优化确定BP神经网络在遥感图像分类中的价值和潜力。

【关键词】遗传算法、BP神经网络、遥感图像分类、优化、实验设计、实验结果分析、优势、未来展望1. 引言1.1 背景介绍遥感图像分类是利用遥感技术获取的大量图像数据，通过对这些数据进行分析和分类，以实现对地面物体和地物的识别和分类。

随着遥感技术的不断发展和普及，遥感图像分类在农业、城市规划、环境监测等领域都起着重要作用。

1.2 研究意义遥感图像分类是遥感技术应用的重要领域之一，对于地质勘探、环境监测、农业发展等领域具有重要意义。

传统的遥感图像分类方法存在着复杂的特征提取和分类器设计问题，导致分类结果不够准确和稳定。

而遗传算法优化确定BP神经网络的方法，可以有效克服传统方法的问题，提高分类准确性和稳定性。

1.3 相关研究近年来，遗传算法优化确定BP神经网络在遥感图像分类领域的研究日益受到关注。

许多学者已经进行了大量工作，探讨了遗传算法优化确定BP神经网络在遥感图像分类中的应用和效果。

有研究者提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的遥感图像分类方法，该方法能够有效提高分类结果的准确性和稳定性。

还有研究者通过对遥感图像分类数据集进行实验验证，证明了遗传算法优化确定BP神经网络在处理大规模遥感图像分类任务时具有很好的性能。

还有一些研究者对遗传算法优化确定BP神经网络的原理和优化方法进行了深入探讨，为进一步提高遥感图像分类的精度和效率提供了重要参考。

基于BP神经网络的多源遥感影像分类贾永红;张春森;王爱平【期刊名称】《西安科技大学学报》【年(卷),期】2001(021)001【摘要】在研究人工神经网络理论的基础上，应用动量法和学习率自适应调整的策略，改进了BP神经网络法。

并用于对同一地区的Landsat TM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。

结果表明：同标准的BP 神经网络、传统的Bayes融合分类法相比，改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准BP网络高的分类精度，可同Bayes融合媲美，而且提高了学习率，增强了算法的可靠性，因而提高了影像分类速度，更适用于遥感影像分类。

%A fusion method for target recognition based on artificial neurual B-P network are studied. This improved method is used in classification of land use with remote sensing imagery such as SAR and TM band 5,4,3. Compared with classification of the standard B-P network and Bayesian statistics, the results show it has not noly the highest accurracy but also the fastest speed of classification. So it is applied in classification of remotely sensed images.【总页数】3页(P58-60)【作者】贾永红;张春森;王爱平【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院,;西安科技学院测量工程系,;武汉大学遥感信息工程学院,【正文语种】中文【中图分类】TP751.1【相关文献】1.基于ENVI的CART自动决策树多源遥感影像分类——以北京市为例 [J], 马鑫;汪西原;胡博2.基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究 [J], 王双亭;艾泽天;都伟冰;康敏3.基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究 [J], 梁玉剑;常睿春4.基于多尺度BP神经网络的SAR影像分类技术研究 [J], 吴平; 卢耀武5.基于SVM的多源遥感影像分类研究 [J], 贾萍;李海涛;林卉;顾海燕;韩颜顺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类引言：遥感图像分类在农业、林业、地质勘探、城市规划等领域有着广泛的应用，它可以快速、准确地获取地表物体的信息，为决策提供科学依据。

由于遥感图像具有高维度、复杂的特征，对于传统的分类方法来说，存在着困难和挑战。

这就要求我们需要使用更加先进的技术来实现对遥感图像的分类。

基于此，本文将采用遗传算法优化确定BP神经网络的方法，来实现遥感图像的分类。

一、遥感图像分类的挑战和问题1.1 遥感图像的特点遥感图像具有高维度、复杂的特征，包括颜色、纹理、形状等多种信息，且存在噪声和光照等干扰因素，这些特点给遥感图像的分类带来了挑战。

1.2 传统分类方法的局限性传统的分类方法如支持向量机、K近邻等在处理高维度和复杂特征的遥感图像时，存在着维数灾难和模式识别困难的问题，分类效果有限。

二、遗传算法优化确定BP神经网络的原理2.1 BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种通过不断调整权值和阈值来逼近目标输出的神经网络模型，具有强大的非线性映射和逼近能力。

其基本原理是通过前向传播计算预测输出值，再通过反向传播算法不断调整权值和阈值，使网络输出值逼近目标输出值。

2.2 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的全局搜索算法，它通过种群的选择、交叉和变异等操作，不断演化出更优秀的个体，最终找到全局最优解。

其基本原理是通过适者生存和优胜劣汰的原则来搜索最优解。

2.3 遗传算法优化确定BP神经网络的原理将遗传算法和BP神经网络结合起来，即采用遗传算法来优化确定BP神经网络的权值和阈值。

首先将BP神经网络的权值和阈值编码成一个个体，然后通过交叉和变异等操作，不断演化出更优秀的个体，最终找到最优的网络结构和参数。

三、遥感图像分类的实验设计3.1 数据集准备选择一组包括植被、水体、建筑等多类别的遥感图像数据集作为实验数据，确保数据集包含了多维度、复杂的特征。

3.2 BP神经网络的构建构建一个具有输入层、隐含层和输出层的BP神经网络模型，其中输入层节点数为遥感图像的特征维度，输出层节点数为类别数，隐含层节点数根据经验确定。

基于BP神经网络的遥感影像分类方法
王崇倡;武文波;张建平
【期刊名称】《辽宁工程技术大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2009(0)1
【摘要】为了消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性,采用BP神经网络进行遥感影像分类。

利用MatLab软件构建BP网络遥感影像分类算法,通过对BP网络算法进行改进,采用动量-自适应学习速率调整算法克服了网络训练速度慢、不易收敛到全局最优等缺点。

对一幅全色遥感图像通过300次训练后,输出能真实反映地类的影像图,其分类总精度为86.67%,Kappa系数为0.82,分类精度能够满足遥感图像分类的需要。

【总页数】4页(P32-35)
【关键词】BP神经元网络;遥感;分类;精度
【作者】王崇倡;武文波;张建平
【作者单位】辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于BP神经网络的石漠化遥感影像分类方法的探讨 [J], 麦格;童新华
2.基于自适应高斯混合模型的遥感影像分类方法研究——以武汉地区遥感影像分类为例 [J], 李登朝;吴健;许凯
3.基于元胞自动机和BP神经网络算法的Landsat-TM遥感影像森林类型分类比较[J], 田静;邢艳秋;姚松涛;曾旭婧;焦义涛
4.基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究 [J], 梁玉剑;常睿春
5.GA-PSO优化BP神经网络的遥感影像分类方法 [J], 薛明;韦波;杨禄;李景文;姜建武
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基于神经网络的遥感图像分类算法研究遥感图像分类作为遥感技术的重要应用之一，不仅具有广泛的应用前景，而且也是学术界关注的研究热点之一。

在遥感图像中，由于图像中包含了复杂的地物信息，因此图像的分类具有一定的复杂性。

而基于神经网络的遥感图像分类算法，通过模拟人脑的感知机制，可以更加高效地进行图像分类。

本文将对基于神经网络的遥感图像分类算法的研究进行探讨。

第一部分：神经网络基础知识为了更好地理解神经网络在遥感图像分类中的应用，我们首先需要了解神经网络的基础知识。

神经网络，是一种模拟人脑神经元结构和神经突触连接模式的数学模型，具有分布式处理和学习能力。

神经网络由若干层次组成，其中最基本的为输入层、隐藏层和输出层。

神经网络的结构通常是由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层的神经元接收输入数据，输出层的神经元输出最终分类结果，隐藏层的神经元则负责对输入向量进行一定的转换操作，将输入向量转化为更适于分类的特征向量。

神经网络的学习过程通常采用反向传播算法，通过不断调整神经元之间的权值，实现对分类模型的优化。

第二部分：遥感图像分类中的应用在遥感图像分类中，基于神经网络的算法可以更加高效地进行图像分类。

遥感图像可以看作是多光谱或高光谱影像，其具有复杂的信息结构和多维属性，因此在传统图像分类算法中通常需要对图像进行特征提取，来提取图像中具有代表性的特征向量。

这个过程相对来说是比较复杂和耗时的。

而基于神经网络的遥感图像分类算法，通过神经网络对图像的特征提取和图像分类同时进行处理，能够更有效地提高分类精度和分类速度。

常见的基于神经网络的遥感图像分类算法包括BP神经网络、SOM神经网络、RBF神经网络等。

第三部分：神经网络在遥感图像分类中的优势与传统的遥感图像分类算法相比，基于神经网络的算法具有以下几个优势。

1. 自适应性强基于神经网络的遥感图像分类算法具有自适应性强的特点。

因为神经网络可以根据不同的图像和分类任务，自行调整隐藏层中的神经元数量和权重大小，从而更好地适应不同的应用场景。

遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种应用于求解优化问题的智能算法。

遥感图像分类是一种常见的图像处理任务，而BP神经网络是一种常用的分类模型。

将遗传算法与BP神经网络相结合，可以提高遥感图像分类的准确性和效率。

在遥感图像分类中，首先需要准备训练样本和测试样本。

训练样本用于训练BP神经网络的权重和阈值，而测试样本用于评估网络的分类性能。

然后，通过遗传算法确定BP神经网络的参数。

遗传算法的核心思想是模拟生物进化中的自然选择和优胜劣汰的过程。

具体而言，遗传算法通过三个操作模拟自然进化的过程：选择、交叉和变异。

根据适应度函数选择适应度较高的个体（即BP神经网络参数）作为父代。

然后，通过交叉操作将两个父代个体的染色体（即网络参数）进行交叉组合，生成子代。

通过变异操作对子代的染色体进行随机变换，以增加种群的多样性。

这样，经过多次迭代，遗传算法可以找到适应度最高的个体，即最优的BP神经网络参数。

在遥感图像分类中，适应度函数可以通过网络的分类准确率来定义。

遗传算法的优势在于可以在大量参数空间中进行搜索，并通过自然选择机制不断优化，从而找到最优解。

而BP神经网络作为分类模型，具有很好的学习能力和非线性拟合能力，可以更好地处理遥感图像分类问题。

将遗传算法应用于优化BP神经网络的遥感图像分类任务，可以提高分类准确率和效率。

这种方法可以广泛应用于遥感图像的土地利用分类、目标检测等相关问题，具有很好的应用前景。

但是需要注意的是，遗传算法的效果受到问题复杂度、种群大小、交叉和变异的概率等参数的影响，需要通过实验和调优来确定最佳的参数设置。

基于BP神经网络的遥感影像模式识别方法研究的开
题报告
一、研究背景
遥感影像是一种重要的观测手段，广泛应用于城市规划、农业、林业、地质勘探、环境监测等领域。

然而，影像数据量巨大，传统的遥感影像解译方法耗时且精度有限，因此如何快速、准确地进行遥感影像的模式识别成为了研究热点。

BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的神经网络模型，具有优秀的模式识别能力。

本研究将基于BP神经网络模型，对遥感影像进行分类识别，提高遥感影像解译的效率和准确性。

二、研究目的
本研究旨在探索基于BP神经网络的遥感影像模式识别方法，实现对遥感影像的自动分类识别，提高遥感影像解译的效率和准确性。

三、研究内容和方法
本研究将采用以下步骤实现基于BP神经网络的遥感影像模式识别方法：
1. 数据预处理：包括遥感影像数据的获取、几何校正、辐射定标、大气校正等预处理工作，确保数据的可靠性和一致性。

2. 特征提取：对遥感影像进行特征提取，包括颜色、纹理、形状等特征，以提高不同类别之间的区分度。

3. BP神经网络建模：将提取的特征作为输入，利用BP神经网络模型进行建模，训练模型并优化参数，以提高模型的泛化能力。

4. 模型验证与评估：采用交叉验证方法对模型进行验证，评估模型的准确性和鲁棒性，分析模型的误差来源。

四、研究预期结果
1. 实现基于BP神经网络的遥感影像模式识别方法，提高遥感影像解译的效率和准确性。

2. 建立遥感影像分类识别的理论体系和技术框架，为相关领域的研究提供参考和借鉴。

3. 推动遥感影像在城市规划、环境监测、灾害预防等领域的应用，促进科技进步和社会发展。

２０１２年８月第１０卷第４期地理空间信息ＧＥＯＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＡｕｇ．，２０１２Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．４基于BP 人工神经网络的遥感影像分类徐磊1,2，林剑1，李艳华1,2，燕梅1,2（1.湖南科技大学知识处理与网络化制造重点实验室，湖南湘潭411201；2.湖南科技大学建筑与城乡规划学院地信系，湖南湘潭411201）摘要：重点讨论了遥感图像分类处理过程中应用效果显著的BP 神经网络方法，并在Matlab 软件平台下对基于BP 神经网络的分类算法进行了研究，最后将它的分类结果与ERDAS 软件平台下的监督分类结果进行分类精度评定比较分析。

结果表明,基于BP 神经网络的遥感图像分类总精度比ERDAS 软件平台下的监督分类的总精度高，是一种有效的遥感影像分类方法。

关键词：BP 人工神经网络；遥感影像；Matlab 中图分类号：P237文献标志码:B文章编号:1672-4623(2012)04-0083-03收稿日期：2012-02-21项目来源：湖南省科技计划一般项目(2010FJ3166)；湖南省发改委资助项目(湘财企指[2008]149号)。

传统遥感图像的分类方法是通过目视解译，这种方法需要图像判读者具有丰富的地学知识和判读经验，费时费力，资金投入高，获取周期长，时效性差[1]。

随着计算机技术的飞速发展，计算机在遥感图像判别中得到广泛应用。

计算机遥感图像判别主要采用统计模式识别的方法，此方法利用图像中地物的光谱特征，对图像中的地物进行分类，利用计算机统计模式识别获取遥感信息已成为各项研究、动态监测、数据更新等的重要数据来源[1]。

因此，如何准确提取研究区数据及遥感影像分类成为一项有意义的工作。

本文引入人工神经网络模型，加快了处理速度，提高了分类精度[2]。

目前应用的神经网络模型有很多种，本研究采用BP 神经网络对影像进行分类处理。

1BP 神经网络1.1基本原理20世纪80年代，Rumelhart 等提出了BP 反向学习算法，在此基础上发展为BP 神经网络(BPNN )。

基于神经网络的遥感图像分类一、引言随着遥感技术的迅猛发展，获取大规模遥感图像已成为一种常见的手段。

如何对遥感图像进行有效的分类，一直是遥感图像处理领域研究的热点之一。

传统的遥感图像分类方法往往需要人工选择分类特征，然后采用经验性的分类器进行分类，存在性能受限和人为主观性的问题。

而基于神经网络的遥感图像分类方法则能够自动分析图像特征，不依赖于人为选择分类特征，因此也获得了广泛的关注和应用。

本文将结合现有研究成果，就基于神经网络的遥感图像分类进行介绍和探讨。

二、基础知识：神经网络及其分类原理神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型。

它具有并行分布处理、容错性强等特点，可以应用在分类、识别、预测等方面。

在遥感图像分类中，神经网络的分类原理主要分为两种：基于单层感知机的分类和基于多层感知机的分类。

1、基于单层感知机的分类单层感知机是一种只含有一个神经元的神经网络模型。

其基本思想是将输入的特征向量通过线性变换映射到一维的输出向量上，并与某一个阈值进行比较，从而实现二分类。

单层感知机的分类过程如下所示：设模型的输入特征向量为x，权值向量为w，阈值为b，则神经元的输出为$$y=\begin{cases}1,\sum_{i=1}^{n}x_i\times w_i+b>0\\0,\sum_{i=1}^{n}x_i\times w_i+b\leq 0\end{cases}$$由于单层感知机只能处理线性可分问题，因此对于复杂的非线性问题，需要引入多层感知机。

2、基于多层感知机的分类多层感知机是一种具有多个神经元之间相互连接、信息处理能力更强的神经网络模型。

其基本思想是通过多层非线性变换，将输入特征向量映射到高维空间中，从而实现更加复杂的分类。

多层感知机的分类过程如下所示：输入的特征向量经过一层隐藏层的非线性变换，输出为$$z=f(x\times w+b)$$其中，f为激活函数，通常采用sigmoid函数、ReLU函数等。

基于BP神经网络TM影像分类研究摘要：本文提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的训练样本纯化的BP网络分类方法。

利用影像的空间信息在图像局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，再用光谱匹配对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。

从空间和光谱两个角度对样区进行了纯化，使得训练样本更适合遥感图像分类的要求，最后利用BP网络对遥感图像进行分类。

实验结果证明，原始遥感图像经过样区纯化算法处理后，目视判读效果和数值分析都表明提高了分类精度。

关键词：局部搜索；光谱匹配；训练样本；BP分类；样区纯化Classification of Remote Sensing Image Based on BP Neural NetworksLinJieAbstract：In this paper，we proposed a supervised classification method for remote sensing image based on local automatically searching training samples and spectral matching technique.The best training samples have been searched and selected on the whole image by the local spatial information and spectral matching，and then purified them on spectral domains.Both spatial and spectral information are purified to enable the training sample meet the requirement for classification at the best.An experiment for TM image classification based on BP neutral networks has been conducted to validate the procedure.It can be seen from our experiment that the classifying results are improved from the observation of naked eye and the numerical value analysis.So the proposed approach has practical application value to some extend for it’s simple and high efficiency.Key words：local searching、spectral matching、BP networks.1.引言多光谱遥感图像反映了地物不同的光谱特征，其分类是环境与灾害监测，农、林、土地资源利用等应用的基础。

基于神经网络的多光谱遥感影像分类研究随着科技的飞速发展，现代遥感技术在地球表面的探测与监测中扮演着极为重要的角色。

其中，多光谱遥感影像分类技术的发展，为遥感应用提供了更便捷、高效的解决方案。

本文主要将基于神经网络的多光谱遥感影像分类研究作为主题，对该技术及其发展现状展开探讨。

一、多光谱遥感影像分类技术的意义在多光谱遥感技术中，通过采集地面反射或发射的不同波段光谱，将遥感影像分成几个相应的光谱波段。

针对每一光谱波段，可获得该波段特定的信息，进而深入观察与分析地表的物质组成、空气质量、海水波浪、天气风云等自然现象。

因此，多光谱遥感影像分类技术具有非常重要的意义。

一方面，该技术能够对地表景物进行分类，进而为城市规划、环境监测、森林资源管理等应用提供大量可靠数据支撑；另一方面，多光谱遥感影像分类技术也能够促进大气、海洋等自然环境的监测，有助于预测和应对环境变化的威胁。

在此之上，多光谱遥感影像分类技术甚至可以为农业生产、灾害预警等方面提供重要的决策支持。

二、基于神经网络的多光谱遥感影像分类方法现在多光谱遥感影像的分类分类技术主要分为三种：经典分类方法、特征提取算法和神经网络算法。

其中，神经网络算法充分利用了神经网络在模式识别中的优势，具有结构简单、处理速度快、分类准确率高等优点，因此在多光谱遥感影像分类技术研究领域已具有广泛应用。

基于神经网络的多光谱遥感影像分类方法，主要是通过对遥感图像进行预处理、特征提取、模型构建和训练等步骤，实现对遥感影像的分类。

该方法主要分为以下三个方面：1、预处理。

预处理是神经网络多光谱遥感影像分类中不可或缺的关键环节。

主要包括：遥感图像的标准化或正则化、噪声去除、影像增强、边缘检测等预处理流程。

这些处理手段有利于提取有效的图像特征，为后续分类进行准备。

2、特征提取。

通过深入挖掘和分析多光谱遥感影像的内在属性，挖掘不同波段之间的相关性，提取出更为有意义的、可用于分类的特征参数。

通常采用PCA、LDA、Waveslets 等算法进行特征提取。