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文檔簡介
1、隨著遙感影像的應(yīng)用越來越廣泛，自動化高效的分類方法被越來越多的應(yīng)用，傳統(tǒng)的分類方法是針對圖像的統(tǒng)計特征值，閾值或者訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)進行識別分類，但是對于地標(biāo)情況復(fù)雜，光譜特征相近的地類就很難高效準(zhǔn)確的分類，會造成很大的誤差和錯誤。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展壯大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類技術(shù)在遙感圖像分類領(lǐng)域也被越來越多的應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類能很好地解決傳統(tǒng)分類方法的不足，該方法具有更好的自學(xué)能力和自適應(yīng)能力，效果更好更精準(zhǔn)，很好地提高了分類的精度 2、> 本文首先介紹了論文研究的背景與意義，國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。然后介紹了一些分類和研究的基礎(chǔ)知識，遙感影像采用美國Landsat5多光譜圖像，在ENVI和Matlab下進行模擬仿真，將圖像處理和圖像分類相結(jié)合，對同一遙感影像使用不同方式對圖像進行處理，在對處理后的圖像進行分類。針對種種分類方法和結(jié)果進行混淆矩陣分析和分析結(jié)果統(tǒng)計，得出結(jié)論。
經(jīng)研究表明，基于Contourlet的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的總體精度最高為93.0
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