基于模糊神经网络的遥感影像分类研究

来源 :昆明理工大学 | 被引量 : 4次 | 上传用户:arsonloupeen
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遥感影像分类技术作为遥感影像处理技术中最重要的一个分支,一直被人们所普遍重视。本文结合遥感影像的特点,利用模糊数学和神经网络的知识,采用一种改进的模糊神经网络算法,对遥感影像进行分类实验,并与传统的遥感影像分类方法进行对比分析。遥感影像大部分是由混合像元组成的,而传统的遥感分类方法是基于纯像元的,这是与实际不相符的。模糊数学的应用正好能够很好的解决遥感图像的混合像元的问题;神经网络具有自学习、自适应、并行性等特点,相对于遥感影像数据量很大的特点,有利于发挥神经网络的优势;两者的结合使得对遥感影像分类的处理有着很大的发展潜力。目前模糊数学和神经网络的结合主要有两种:一种是模糊逻辑与反馈型神经网络的结合;一种是模糊逻辑与前向型神经网络的结合。由于前者已经在遥感分类中被广泛的研究,所以本文只对后者进行分类研究,即采用模糊逻辑系统与BP神经网络进行结合的方法。另外,为了进行对比,在用这种方法进行分类实验的同时,又对BP神经网络以及模糊C-聚类法进行了分类。实验也表明模糊神经网络的分类方法比以上分类方法更灵活,更有效。但同时,本人从实验中分析发现分类过程中还存在的很多问题需要解决。神经网络与模糊技术的结合在遥感智能化分类方面的具有良好的应用和发展前景,值得进一步研究。
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