城市化的發(fā)展改變了城市下墊面的條件,從而對水環(huán)境產(chǎn)生了多種影響。為保證水文、水動力等數(shù)學(xué)模型的預(yù)測精度,需要對區(qū)域下墊面的遙感圖像進(jìn)行遙感解譯分析,利用解譯好的數(shù)據(jù)及時(shí)對水文、水動力實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行更新。BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡單實(shí)用,收斂速度快,可以在一定程度上消除傳統(tǒng)的遙感影像分類帶來的模糊性和不確定性,保證遙感圖像解譯的分類精度。以上海市太浦河兩翼地區(qū)為例,將該區(qū)域的影像圖分為綠地、房屋、水體、農(nóng)田、旱地、道路等六大地物類型,結(jié)合BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法確定各個(gè)類別的空間分布,并統(tǒng)計(jì)出各類地物的面積分別為48.85km²、19.98km²、60.13km²、71.14km²、3.28km²、7.13km²,為后續(xù)水利設(shè)計(jì)相關(guān)工作提供技術(shù)支撐。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2020,(22)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

遙感圖像分類過程

工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型眾多，其中最易理解、最直觀、應(yīng)用最為廣泛的是多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及誤差逆?zhèn)鞑W(xué)習(xí)算法，簡稱為BP網(wǎng)絡(luò)，具有很強(qiáng)的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)以及各層中的神經(jīng)元個(gè)數(shù)可根據(jù)具體情況任意設(shè)定，且隨著結(jié)構(gòu)的差異其性能也有所不同。典型的BP網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、中間層和輸出層,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。BP網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)從輸入到輸出的映射功能，這種映射在數(shù)學(xué)上已被證明可以實(shí)現(xiàn)任何復(fù)雜非線性映射的功能，適合于求解內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的非線性問題。本次解譯考慮到精度的要求以及圖像波段的單一，使用監(jiān)督分類方法進(jìn)行解譯，監(jiān)督分類是利用已確認(rèn)類別的樣本像元去識別其它未知類別像元的過程。

將研究區(qū)域的無人機(jī)航拍影像圖分為水體、房屋、道路、綠地、旱地、農(nóng)田等六大地物類型，原始影像地物樣本如圖3。根據(jù)具體的影像圖歸納出上面六種地物類型及其相應(yīng)的目視解譯標(biāo)志如表1。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感數(shù)據(jù)土地覆蓋分類[J]. 駱成鳳,劉正軍,王長耀,牛錚.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2006(12)
[2]遙感影像解譯的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 楊桄,劉湘南.  國土資源遙感. 2004(02)
[3]Matlab自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感圖像分類中的應(yīng)用[J]. 杜華強(qiáng),范文義.  東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2003(04)
[4]基于知識的遙感圖像分類方法的探討[J]. 楊存建,周成虎.  地理學(xué)與國土研究. 2001(01)

碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像城市固廢檢測[D]. 肖莎.福州大學(xué) 2018



本文編號：3064686