本文關(guān)鍵詞：Fisher和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的遙感圖像分類

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【摘要】：針對遙感圖像分類方法存在的不足,提出一種基于Fisher-BP的遙感圖像分類方法.把收集到的遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理,從中提取遙感圖像特征,用Fisher方法對圖像特征進(jìn)行選擇,然后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建遙感圖像分類器,并用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù).應(yīng)用實例表明,相對其他遙感圖像分類方法,Fisher-BP提高了遙感圖像的分類效率和分類正確率,而且分類速度更快.
【作者單位】： 黃淮學(xué)院;
【基金】：2013河南省科技攻關(guān)項目(132102210423) 2012河南省科技攻關(guān)項目(122102210549)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 在遙感技術(shù)的實際應(yīng)用中,需要對收集到的大量遙感圖像進(jìn)行分析和處理.由于遙感圖像灰度級大、邊界模糊,所以對遙感圖像進(jìn)行精確分類比較困難,因此提高遙感圖像的分類精度一直是人們努力的方向[1].遙感圖像的自動分類實際上是一個模式識別的分類問題,通過計算機模擬人的識別能

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3 周軍其;張紅;孫家b，

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