基于人工神经网络的海岛遥感影像地物分类研究

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1、学校代码：10264研究生学号：M130551807上海海洋大学硕士学位论文基于人工神经网络的海岛遥感影像题目：地物分类研究ATerrainClassificationStudyon英文题目：IslandRemoteSensingImagebasedonArtificialNeuralNetwork专业：计算机技术（工学）研究领域：图像处理姓名：曹兆伟指导教师：林宁二O一六年四月七日上海海洋大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体

2、已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日上海海洋大学博/硕士学位论文答辩委员会成员名单姓名工作单位职称备注刘广钟上海海事大学教授陈明上海海洋大学教授张云上海海洋大学教授答辩地点信息学院306会议室答辩日期2016.5.23I上海海洋大学硕士学位论文基于人工神经网络的海岛遥感影像地物分类研究摘要本研究课题来源于国家海岛监视监测系统项目，随着国家海岛监视监测系统的不断完善，其已积累了大量我国海岛遥感影像数据，为深入挖掘遥感影像所蕴含的海岛信息，需要对遥感影像进行分析归类，进而提高监测的定

3、量分析水平。海岛遥感影像地物分类技术是日常开展海岛工作中获取海岛自然属性的主要手段，而随着遥感和计算机技术的发展，遥感影像具有多源性、巨量性、尺度性、模糊性、空间维数高和多时相等特点，基于传统贝叶斯分类器的遥感影像地物分类技术在一定程度上已经不能满足海岛遥感影像解译工作的要求。本文研究的目的是在借鉴前人遥感影像地物分类的研究成果基础上，将人工神经网络理论应用到国家海岛监视监测系统项目中，希望能在海岛遥感影像地物分类工作中发现一种具有实践意义的、高效的海岛遥感影像解译方法。人工神经网络是模拟人脑记忆的一种数学模型，具有学习能力强，容错性好，不需要假定概率模型等优点，能很好的适应含混度高的遥

4、感影像，容易结合遥感影像的光谱、纹理和形状结构等信息，准确快速地识别和提取遥感影像的地物信息，并且人工神经网络的综合分析能力和非线性特点，能较好的解决地物分类工作中常见的“同质异谱”和“同谱异质”问题，有望提升海岛遥感影像地物分类的精度和提高海岛工作人员的工作效率。本文以海南省东屿岛航空遥感影像作为实验研究数据，在深入研究BP人工神经网络理论基础上，利用ENVI遥感图像处理软件选取训练样本集，在MATLAB仿真软件构建“3-8-5”的三层BP神经网络分类模型，实现对东屿岛遥感影像的地物分类。实验结果显示，BP神经网络分类总精度为87.85%，Kappa系数为0.84，与最小距离法分类相比

5、，分别提高5.53个百分点和0.07，实验证明了BP神经网络是一个高效且精确度更高的方法。BP人工神经网络可以自动化、智能化的获取地物信息，其分类结果更接近目视解译。和日常海岛解译工作使用的地物分类方法相比，在国家海岛监视监测系统项目如果应用人工神经网络方法对海岛遥感影像解译，将进一步提升对海岛的动态监控能力，进而促进海岛保护和开发利用活动有序进行。关键词：地物分类；遥感影像；人工神经网络；海岛；MATLABI上海海洋大学硕士学位论文ATerrainClassificationStudyonIslandRemoteSensingImagebasedonArtificialNeuralNe

6、tworkABSTRACTThethemeofthisstudycomesfromnationalislandmonitoringsystemprogram.Asthegraduallyenhancingofthemonitoringsystem,wehaveaccumulatedlargeamountdataofislandremotesensingimage.Inordertoexcavatetheislandinformationwhichcontainedintheremotesensingimage,weneedtomakeanalysesandcategorizethesei

7、magesandthenpromotethelevelofquantitativeanalysisonmonitoring.Islandremotesensingimageterrainclassificationtechnologyisthemainmethodtoobtainthenatureofislandinthedailyislandwork.Yet,withthedevelopmentofremotesensingand