遙感數(shù)據(jù)的信息提取一直被認(rèn)為是遙感技術(shù)中一項(xiàng)需要不斷提升和進(jìn)步的核心基礎(chǔ)工作,對(duì)于地物信息的提取最關(guān)鍵的步驟則是遙感影像分類。隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,高分辨率影像在很多領(lǐng)域被廣泛使用,但是中尺度影像富含更豐富的地物信息,并且中尺度影像多為開源數(shù)據(jù),使用更頻繁且涉及面廣泛,在實(shí)際應(yīng)用中能滿足大多數(shù)信息提取的要求,因此對(duì)中尺度遙感影像的需求不能完全被高分辨率遙感影像所替代。中尺度遙感影像在分類時(shí)選擇不同的分類方法有不同的分類結(jié)果,在分類方法的選擇應(yīng)用時(shí)是中尺度遙感影像分類的關(guān)鍵。本文選擇監(jiān)督分類中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為中尺度遙感影像分類的原始方法,對(duì)其進(jìn)行合理有效的改進(jìn)提高遙感影像的分類精度。反向傳播算法(BP)是訓(xùn)練多層前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FFANNS)眾所周知的一種方法,BP算法應(yīng)用于遙感影像分類是被得到廣大認(rèn)可的,但在長期的使用中顯露出了一些缺點(diǎn)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心采用的是梯度法,計(jì)算過程中無法避免收斂速度慢,易于收斂到局部最小值的問題,因此,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效應(yīng)用受到限制。通過替代BP算法中原始的梯度法,可以避免局部最小值的問題,本文利用蝙蝠算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),替換原始BP神經(jīng)網(wǎng)...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1決策樹分類過程

四川師范大學(xué)碩士學(xué)位論文8圖2.1決策樹分類過程Fig.2.1DecisiontreeclassificationprocessID3是決策樹的經(jīng)典算法，通過公式和示例（表2.1）深入剖析決策樹分類算法及應(yīng)用。1948年香農(nóng)提出了“信息熵”(entropy)的概念，比特(bit)....

圖2.2神經(jīng)元構(gòu)造圖

2遙感影像解譯的分類方法92.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人腦功能使機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能的技術(shù)，人腦通過腦神經(jīng)來傳遞信息，判別事物獲取知識(shí)存儲(chǔ)知識(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)神經(jīng)元這一特性對(duì)計(jì)算機(jī)開發(fā)新的算法。神經(jīng)元的組成部分主要為細(xì)胞和多個(gè)突起構(gòu)成，細(xì)胞核在細(xì)胞體內(nèi)，突起發(fā)揮著傳遞信息的作用，“....

圖2.3單隱層的多層感知機(jī)圖

2遙感影像解譯的分類方法92.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人腦功能使機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能的技術(shù)，人腦通過腦神經(jīng)來傳遞信息，判別事物獲取知識(shí)存儲(chǔ)知識(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)神經(jīng)元這一特性對(duì)計(jì)算機(jī)開發(fā)新的算法。神經(jīng)元的組成部分主要為細(xì)胞和多個(gè)突起構(gòu)成，細(xì)胞核在細(xì)胞體內(nèi)，突起發(fā)揮著傳遞信息的作用，“....

圖3.1實(shí)驗(yàn)區(qū)域圖

四川師范大學(xué)碩士學(xué)位論文123研究區(qū)與數(shù)據(jù)處理3.1區(qū)域研究概況實(shí)驗(yàn)區(qū)用以實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法分類結(jié)果，在選取區(qū)域的時(shí)候需要綜合考慮地貌和土地覆被類型兩大方面。中國地貌類型分為三大類，分別為平原、丘陵、山地；土地類型根據(jù)實(shí)際地類情況有所差異，根據(jù)實(shí)況可以概括為三類，分別是豐富型地類、一般....

本文編號(hào)：4033141