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《云南师范大学》 2007年
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基于GA的BP神经网络在遥感图像分类中的应用研究

可华明  
【摘要】: 遥感技术的不断发展为人们提供了多时相、多波段、多尺度的对地观测海量数据,遥感影像分类一直是遥感数据利用研究领域的重要内容。传统的遥感影像分类方法大都是利用建立在大量统计运算基础上的参数化统计分类器,其分类精度较低。本研究提出了一种遗传算法(GA)优化辅助的BP神经网(BPNN)分类方法,并成功应用于高原山地地区Landsat7ETM+遥感数据的土地利用/覆盖分类,并与传统的统计模式识别方法之一——最大似然法的分类精度进行比较分析。结果表明: (1)BP神经网络(BPNN)在一定程度上模拟了人脑的结构和智能行为。与传统的参数化统计分类器相比,BPNN网络输入数据对特征空间分布预先不需要假设某种参数化密度分布,尤其是当遥感数据特征很复杂、待分地类繁多、研究区地形条件复杂时,BPNN能获得更理想的分类结果。研究样区地类总体分类精度达到82.52个百分点,比最大似然法高出7.36个百分点,Kappa系数达到82.17%,达到了土地利用/覆盖分类要求。 (2)BPNN训练收敛缓慢;易陷入局部极小,因而标准BP算法在实际应用中很难胜任,往往需要对其加以改进。改进方法中,共轭梯度法或变梯度算法,特别是其中的量化共轭梯度法(Scaled Conjugate Gradient),尤其在网络规模较大的场合,其性能很好,其速度几乎与启发式学习算法中的弹性梯度下降法一样快,并且其性能不像弹性梯度下降法随着目标误差的减小而下降得那样快。 (3)遗传算法(GA)以概率选择为主要手段,擅于全局搜索,容易得到全局最优解或性能很好的次优解。GA与BPNN相结合,以便充分利用两者的长处,通过GA寻找BPNN的初始点,对隐层神经元数辅助决策,有助于克服网络的缺陷,能够提高网络的学习效率。 (4)BPNN分类前对数据进行适当的预处理,如数据压缩、数据增强、降低各波段数据的相关性等,能够提高网络收敛速度和分类精度。 (5)基于BPNN的遥感影像分类模型可以解决土地利用/覆盖分类问题,但仍然需要地形因子等地理信息、地学知识、专家知识的辅助决策支持,才能够有效提高BPNN分类识别精度。
【学位授予单位】:云南师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP751

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 顾万花;基于遥感的淀山湖水体叶绿素a浓度估算研究[D];复旦大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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10 邵则夏,陆斌,杨卫明,宁德鲁,张艳丽,杜春花;葡萄直接扦插建园优质高效栽培[J];河北林业科技;2004年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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4 曲东才;徐庆九;;一种非线性系统ANN逆模型建模方案及EFRA训练算法仿真[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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6 李琨;王晓东;刘会景;张云生;苗琦;;瓦斯“冒大数”及其神经网络滤波器的研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 张敏虎;任章;;神经网络辅助高动态GPS/INS组合导航融合算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 谢晓竹;侯冰;;基于改进自适应粒子群算法和BP神经网络的地面声目标识别[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
9 ;Synthesis of Boolean Networks Via Semi-tensor Product[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
10 王春林;;灰熔点预测建模研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张帆;全景视觉图像质量优化方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 许爱德;开关磁阻电机在船舶电力推进中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
5 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
6 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
7 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
8 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年
9 曾智刚;波浪运动升沉补偿液压平台关键问题试验研究[D];华南理工大学;2010年
10 陈春雷;多尺度林业遥感数据融合技术的应用研究[D];北京林业大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨传宽;深基坑变形监控与信息化施工研究[D];河南理工大学;2010年
2 李连昌;新安煤田二_1煤层煤与瓦斯突出危险程度预测[D];河南理工大学;2010年
3 简金辉;超声辅助硬态切削切屑形态与表面加工质量的试验研究[D];河南理工大学;2010年
4 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
5 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
6 王永;消防单兵综合信息采集系统研究[D];山东科技大学;2010年
7 刘涛;遥感图像分块分类技术的研究与应用[D];山东科技大学;2010年
8 冯彦平;矿山开采影响下的环境遥感监测与评价[D];山东科技大学;2010年
9 张京钊;基于LUCC与RS/GIS的济南市生态安全评价[D];山东科技大学;2010年
10 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王艳红;马荣华;邓正栋;;基于分区的太湖叶绿素a遥感估测模型[J];河海大学学报(自然科学版);2007年01期
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3 王建平,程声通,贾海峰,王志石,邓宇华;用TM影像进行湖泊水色反演研究的人工神经网络模型[J];环境科学;2003年02期
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5 李京;水域悬浮固体含量的遥感定量研究[J];环境科学学报;1986年02期
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7 疏小舟,汪骏发,沈鸣明,匡定波;航空成像光谱水质遥感研究[J];红外与毫米波学报;2000年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 王玲;基于人工神经网络的水文过程模拟研究[D];河海大学;2002年
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 刘英;千岛湖水体水质参数遥感及其估测模型研究[D];浙江大学;2003年
2 钱少猛;遥感像元分解方法及其在滇池水质监测中的应用研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
3 周伟奇;内陆水体水质多光谱遥感监测方法和技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2004年
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5 王志辉;基于MODIS的淡水湖泊富营养化状况遥感监测[D];华中科技大学;2007年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李露锋;珠江口海域浮游植物叶绿素-α浓度遥感反演模型研究[D];中国地质大学(北京);2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 路威,张占睦,张新闻;利用小波变换和边缘限制条件进行水域分割[J];测绘学院学报;2002年02期
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7 丛爽,郑毅松,王怡雯;ART-2神经网络的改进及建模实现[J];计算机工程与应用;2002年14期
8 李强,王正志;基于人工神经网络和经验知识的遥感信息分类综合方法[J];自动化学报;2000年02期
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9 贾少青;陈平;李爱华;;基于神经网络的变频空调控制系统[J];计算机测量与控制;2006年08期
10 姜久红;王志伟;;基于遗传算法的BP神经网络的跌落冲击模型[J];固体力学学报;2008年S1期
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2 赵鑫;吴侃;敖建锋;周大伟;;基于BP神经网络的点云去噪与空洞修补集成算法研究[A];2011全国矿山测量新技术学术会议论文集[C];2011年
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6 孙伶俐;何绪飞;邓忠民;;基于BP神经网络的飞行器结构损伤量化分析[A];北京力学会第十六届学术年会论文集[C];2010年
7 张德欣;张海祥;陈友良;;基于BP神经网络的电子战系统干扰能力评估[A];全国第三届信号和智能信息处理与应用学术交流会专刊[C];2009年
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9 王硕;;BP神经网络在高速公路交通量预测中的应用[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
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2 李高超;BP中国新任总裁陈黎明:油价没有先知[N];国际商报;2009年
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4 记者 崔茉;BP能源展望:2030年油气煤三足鼎立[N];中国石油报;2011年
5 记者 陈其珏 编辑 朱贤佳;石油四巨头出资10亿欲为BP消灾[N];上海证券报;2010年
6 媒体评论员 邱林;中国企业不必把收购BP资产看太重[N];中国高新技术产业导报;2010年
7 特派记者 张东明;全力支持BP在珠海的发展[N];珠海特区报;2011年
8 记者 闫磊;美英石油巨头“拷问日”共谴BP[N];经济参考报;2010年
9 记者 宋阳;中石油携手BP开发伊拉克油田[N];中国经济导报;2009年
10 张晓华 詹铃;BP欲变卖资产 谁会要[N];中国化工报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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2 李英伟;基于增量改进BP神经网络微波深度干燥模型及应用研究[D];昆明理工大学;2011年
3 刘志祥;深部开采高阶段尾砂充填体力学与非线性优化设计[D];中南大学;2005年
4 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
5 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
6 马永涛;通信信道建模的神经网络优化技术研究[D];天津大学;2009年
7 周伟;关于多稳定回复式神经网络中的一些问题[D];电子科技大学;2010年
8 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
9 徐芳;多稳定神经网络的动力学分析[D];电子科技大学;2011年
10 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 付金;基于GA优化BP神经网络的汽车发动机失火故障诊断研究[D];东北大学;2009年
2 李安新;BP神经网络研究与硬件实现[D];山东科技大学;2010年
3 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
4 吕琼帅;BP神经网络的优化与研究[D];郑州大学;2011年
5 杨宏宇;基于小波分析与BP神经网络的管道泄漏诊断方法的研究[D];东北大学;2009年
6 王媛媛;基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法研究[D];河北经贸大学;2011年
7 董威;改进的BP神经网络在评价指标体系中的应用研究[D];东北财经大学;2011年
8 刘天舒;BP神经网络的改进研究及应用[D];东北农业大学;2011年
9 尹骏晖;基于模态分析理论和改进BP神经网络的桥梁损伤识别方法研究[D];河北工业大学;2011年
10 贺永杰;基于BP神经网络的军用车辆事故预测可行性分析[D];山东大学;2011年
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