本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Contourlet的遙感圖像分類處理，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著遙感影像的應(yīng)用越來越廣泛,自動化高效的分類方法被越來越多的應(yīng)用,傳統(tǒng)的分類方法是針對圖像的統(tǒng)計(jì)特征值,閾值或者訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行識別分類,但是對于地標(biāo)情況復(fù)雜,光譜特征相近的地類就很難高效準(zhǔn)確的分類,會造成很大的誤差和錯誤。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展壯大,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類技術(shù)在遙感圖像分類領(lǐng)域也被越來越多的應(yīng)用,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類能很好地解決傳統(tǒng)分類方法的不足,該方法具有更好的自學(xué)能力和自適應(yīng)能力,效果更好更精準(zhǔn),很好地提高了分類的精度本文首先介紹了論文研究的背景與意義,國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。然后介紹了一些分類和研究的基礎(chǔ)知識,遙感影像采用美國Landsat 5多光譜圖像,在ENVI和Matlab下進(jìn)行模擬仿真,將圖像處理和圖像分類相結(jié)合,對同一遙感影像使用不同方式對圖像進(jìn)行處理,在對處理后的圖像進(jìn)行分類。針對種種分類方法和結(jié)果進(jìn)行混淆矩陣分析和分析結(jié)果統(tǒng)計(jì),得出結(jié)論。經(jīng)研究表明,基于Contourlet的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的總體精度最高為93.046%,其Kappa系數(shù)為0.8874。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類精度要比傳統(tǒng)的監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類精度要高,效果更好。最終得出針對該遙感區(qū)域采用基于Contourlet變換的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法最佳效果最好,方法可行。
【關(guān)鍵詞】：Contourlet變換 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 遙感圖像
【學(xué)位授予單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP751;TP183
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 課題研究的背景與意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢9-12
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.3 發(fā)展趨勢11-12
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)及內(nèi)容12-14
• 第2章 遙感圖像分類方法研究14-29
• 2.1 分類概論14-16
• 2.1.1 分類的基本理論14-15
• 2.1.2 分類的一般過程15-16
• 2.2 非監(jiān)督分類方法16-22
• 2.2.1 K-means分類方法18-19
• 2.2.2 ISODATA分類方法19-22
• 2.3 監(jiān)督分類方法22-24
• 2.3.1 最大似然分類法22
• 2.3.2 最小距離分類法22-24
• 2.4 較新的分類方法24-25
• 2.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法24
• 2.4.2 模糊分類法24-25
• 2.4.3 亞像元分類法25
• 2.5 分類前與分類后處理25-28
• 2.5.1 分類前處理25-28
• 2.5.2 分類后處理28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于Contourlet的遙感圖像處理方法研究29-48
• 3.1 引言29
• 3.2 Contourlet變換29-35
• 3.2.1 LP變換31
• 3.2.2 方向?yàn)V波31-32
• 3.2.3 方向?yàn)V波器組32-35
• 3.3 Contourlet變換的應(yīng)用35-36
• 3.4 基于Contourlet的圖像去噪研究36-44
• 3.5 基于Contourlet的圖像增強(qiáng)研究44-46
• 3.6 本章小結(jié)46-48
• 第4章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類48-62
• 4.1 研究區(qū)域簡介及基本分類信息48-51
• 4.2 基于原始數(shù)據(jù)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類51-56
• 4.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論51-52
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述52-54
• 4.2.3 原始數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類實(shí)驗(yàn)54-56
• 4.3 基于小波變換的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類56-59
• 4.3.1 小波變換基礎(chǔ)理論56-58
• 4.3.2 基于小波的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類實(shí)驗(yàn)58-59
• 4.4 基于Contourlet變換的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類59-61
• 4.5 本章小結(jié)61-62
• 第5章 精度分析與評價62-71
• 5.1 分類精度及評價標(biāo)準(zhǔn)62-63
• 5.2 傳統(tǒng)分類方法精度驗(yàn)證63-65
• 5.2.1 ISODATA算法精度驗(yàn)證63-64
• 5.2.2 最大似然法分類精度驗(yàn)證64-65
• 5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類精度驗(yàn)證65-68
• 5.3.1 基于原始數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類精度驗(yàn)證65-66
• 5.3.2 基于小波變換的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感圖像分類精度驗(yàn)證66-67
• 5.3.3 基于 Contourlet的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感圖像分類精度驗(yàn)證67-68
• 5.4 精度對比分析68-70
• 5.5 本章小結(jié)70-71
• 結(jié)論71-73
• 參考文獻(xiàn)73-80
• 致謝80-81

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本文編號：281903