【摘 要】
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在遥感图像分类的研究中,传统的分类方法对"同物异谱"、"异物同谱"现象识别能力较差。此外,常用的BP神经网络分类存在时间长、易陷入局部极小等不足。将BP网络中的激励函数添
【机 构】
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安徽农业大学工学院; 安徽农业大学资源与环境学院;
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2017019);安徽省国际科技合作计划项目(1604b0602029);安徽省自然科学基金(1808085ME158);安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2017A134)
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在遥感图像分类的研究中,传统的分类方法对"同物异谱"、"异物同谱"现象识别能力较差。此外,常用的BP神经网络分类存在时间长、易陷入局部极小等不足。将BP网络中的激励函数添加偏置参数、学习率进行自适应调整,并与最大似然、BP神经网络分类比较,结果表明改进的BP神经网络分类精度为89.69%,比最大似然提高了15.35%,比BP神经网络提高了23.81%。另一方面,基于改进的BP神经网络分类,对分辨率为16 m的高分一号卫星(GF-1)图像和分辨率为5.8 m的资源三号卫星(ZY-3)图像进行分类比较,并以ZY-3分类图作为检验图像,GF-1图像的分类精度达到了88.02%,各类地物的用户精度和制图精度在70%～99%之间,说明成本较低、宽幅较广的GF-1图像在地物信息获取方面可基本实现ZY-3卫星图像效果,为遥感图像地物信息提取提供了一定的参考。
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