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基于小波变换和BP人工神经网络的遥感影像分类研究
标题：基于小波变换和BP人工神经网络的遥感影像分类研究
摘要：
近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感影像的分类成为了重要的研究领域之一。本文基于小波变换和BP人工神经网络，对遥感影像进行了分类研究。首先，通过小波变换对遥感影像进行特征提取，然后利用BP人工神经网络对提取的特征进行分类。实验结果表明，该方法在遥感影像分类上具有较好的效果和应用前景。
关键词：小波变换、BP神经网络、遥感影像、分类
1.引言
遥感技术是通过对地面目标进行远距离感知和获取信息的一种手段，具有非接触性、大规模和高效率等特点。在遥感影像中，如何准确地对不同地物进行分类和识别，对于资源管理、环境保护和灾害监测等方面具有重要意义。然而，由于遥感影像的复杂性和高维特征，传统的分类方法存在着一定的局限性。因此，本文基于小波变换和BP人工神经网络，对遥感影像进行分类研究，以提高分类的准确性和效率。
2.小波变换的原理
小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号从时域转换到频域，对细节和大致特征进行分析。在遥感影像分类中，小波变换能够提取出影像的纹理、边缘和灰度等特征，为后续的分类工作提供有力的支持。
3.BP神经网络的原理
BP神经网络是一种典型的前馈型人工神经网络，具有学习能力和自适应性。在遥感影像分类中，BP神经网络可以通过不断迭代优化权值和阈值，从而实现对输入特征的分类。同时，BP神经网络能够处理非线性问题，适用于复杂的遥感影像分类任务。
4.遥感影像分类方法
本文提出了一种基于小波变换和BP神经网络的遥感影像分类方法。首先，使用小波变换对遥感影像进行多尺度分析，并提取出纹理、边缘和灰度等特征。然后，将提取的特征作为输入，构建BP神经网络进行分类。通过迭代优化网络参数，使网络输出尽可能接近真实标签，从而实现遥感影像的准确分类。
5.实验结果与分析
本文使用了一组真实的遥感影像数据集进行实验验证，对比了本文所提出的方法与其他传统方法的分类效果。实验结果表明，基于小波变换和BP神经网络的遥感影像分类方法在准确性和效率上都有显著提升。同时，该方法对于遥感影像中的复杂地物分类也具有较好的应用前景。
6.结论
本文基于小波变换和BP人工神经网络，对遥感影像进行了分类研究。实验结果表明，该方法在遥感影像分类方面具有较好的效果和应用前景。然而，本文所使用的方法仍然存在一定的局限性，还有待进一步优化和改进。未来可以考虑更多的特征提取方法和优化算法，以提高遥感影像分类的准确性和效率。
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