基于BP网络的地物影像光谱识别及效果检验.pdf

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1、!"#·$!第16卷第8期2005年8月JournalofOptoelectronicsLaserVOl.16NO.8Aug.2005基于BP网络的地物影像光谱识别及效果检验李柞泳!徐婶婶!邹长武成都信息工程学院环境工程系四川成都610041摘要提出了一种基于改进后的BP人工神经网络的地物影像的多波段光谱识别新方法该方法遵循网络的隐节点数与训练样本数相匹配的网络结构设计的最简原则构建BP网络采用了随机增加每类样本数添加样本集中的噪声干扰从而使噪声起到平滑作用既防止过度训练提高了网络的泛化能力又加快了收敛速

2、度对11类地物多波段光谱影像实例通过相继二次构建BP网络模型进行训练用两次训练好的网络对全部11类地物区分效果明显达到能完全区分不同地物分类识别的目的关键词BP网络地物TM影像光谱识别中图分类号!TP751.1文献标识码!A文章编号!1005-0086200508-0978-04SpectrumRecognitionofLandmarklmagesBasedonBPnetworkandtheVeri-ficagionXUTing-tingZOUChang-WuLIZuO-yOngDepartmentOfE

3、nvirOnmentalEngineeringChengduUniversityOfInfOrmatiOnTechnOlOgyChengdu610041ChinaAbstractAneWmethOdfOrmulti-WavebandsPectrumrecO9nitiOnOflandmarkima9esissu99estedusin9imPrOvedBPnetWOrk.ThemethOdfOllOWstheminimumPrinciPleOfthestructuraldesi9nOftheneuralnet

4、WOrkinWhichthetrainin9samPlenumbersmatchthehid-dennOdenumbers.lncreasin9randOmlythenumbersOfsamPleOfeachclassificatiOnPlaysasmOOthrOleasaresultOftheincreaseOfnOiseinterferenceOfsamPlesetsanditavOidsOverfittin9andenhancesthe9eneralizatiOnOfnetWOrkasWellass

5、PeedsuPthelearnin9rates.ThrOu9hthedesi9nin9thetWO9radesOfBPnetWOrkthismethOdWasverifiedbyasPecificexamPleOflandmarkima9esincludin911cate9Ories.resultsshOWthatall11cat-e9OriesOflandmarkscanbedistin9uishedWellusin9trainedBPnetWOrkanddistinctlythe9OalOfrecO9

6、nitiOnOfvariOuscate9OriesOflandmarkscanbeachieved.KeywordsBPnetWOrklandmarkTMima9esPectrumrecO9nitiOn1~8道他们提出的方法各有其特点但是文献11引言~3只能一次识别一种地物文献4~6虽然能对多遥感图像模式识别是遥感图像研究中的一个关类地物进行识别若地物类别较多则计算量大文献键地物遥感影像数据类别和参数多含混度大关7需要用遗传算法对参数进行优化往往很难给出系复杂如何根据多波段遥感影像对地物进行分类父代个体合

7、理的初始参数取值区间范围识别并满足一定的精度要求是一个具有重要理论意地物影像的多光谱识别实际上是根据地物影像义和应用前景的问题也是遥感影像研究中一个难度的波段特征提取信息对地物进行识别近年来迅速较大的问题对于遥感影像的识别已有不少报发展的人工神经网络特别是BP网络由于具有自学收稿日期!2004-10-23修订日期!2005-05-10基金项目!国家自然科学基金资助项目40271024四川省教育厅重点资助项目2002A048E-maillizuOyOng@cuit.edu.cn第8期李柞泳等基于BP网络的地

8、物影像光谱识别及效果检验979习自适应自组织容错性和联想功能已在模式识3用S型激活函数公式fJ=11+e_IJ+O别系统辨识特征提取信息处理和自适应控制等方分两级逐级计输出值设第个样本最后网络输出值9面得到了广泛应用为0本文采用BP网络对多波段光谱特征的地物进4按行训练用训练好的网络可以达到区分不同地物的目W=W+GS~1的在网络构建过程中遵循达到给定泛化能力的T=T+BS2BP网络的网络结构设计的最简原则必须使网络结Wi=W