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神经网络及模糊算法的遥感数据分类研究

崔曦  
【摘要】: 随着多波段,多分辨率遥感数据的增加和应用质量的不断提高,需要开发更加有效的遥感数据分类算法,当前图像处理软件中的统计分类方法是以参数假设为约束条件,需要数据分布服从高斯分布。但多数的遥感数据的分布并不服从高斯分布的假设条件,因而导致分类精度不高的原因之一。因此,本文以非线性理论为指导,探索了以SOFM神经网络分类方法,改进的BP神经网络和模糊数学方法的遥感数据分类方法的实现。 本文以广州三水市Landsat TM5,4,3三波段遥感影像和SPOT遥感影像为数据源,主要研究了神经网络和模糊算法两种方法在遥感图像分类中的应用。根据所选区域的实际情况,将土地覆盖/利用类型分为五类:水体(包括河流,湖),旱地,裸露地(包括道路,居民地,桥梁和未利用地)、林地和水田5类覆盖物进行分类试验研究。在基于神经网络分类实验中,我们采用了自组织特征映射神经网络(SOFM)算法和改进的BP算法方法对图像进行了分类,并与传统的最大似然法比较达到了很好的效果。在基于模糊网络方法的分离实验中,我们分别采用了K-均值算法(一种硬划分聚类方法)、模糊C-均值算法(等轴空间聚类)对图像进行了分类,并进行了对比分析,结果显示模糊方法精度较好。


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