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人工神经网络在遥感数字图像分类处理中的应用
人工神经网络在遥感数字图像分类处理中的应用
摘要：
随着遥感技术的发展和遥感图像的广泛应用，遥感数字图像分类处理成为一项非常重要的工作。传统的遥感图像分类方法需要大量的人力和时间，而且容易受到主观因素的影响。人工神经网络是一种模仿人脑神经系统运行方式的模型，具有自动学习和自适应性能，被广泛应用于遥感数字图像分类处理中。本论文将详细介绍人工神经网络在遥感数字图像分类处理中的应用，包括神经网络的基本原理、常用的神经网络模型以及其在遥感图像分类中的实际应用。
1.引言
遥感技术是通过对地面物体的电磁波辐射进行接收和处理，获取地面物体的信息的一种手段。遥感图像具有丰富的信息、大量的数据和广泛的应用领域。遥感数字图像分类处理是将遥感图像中的像素点划分到不同的类别中，是遥感应用的基础工作之一。传统的遥感图像分类方法主要是基于像元的分类方法，需要大量的人工选取和提取特征，容易受到主观因素的影响。
2.人工神经网络的原理
人工神经网络是一种模拟人脑神经系统结构和功能的计算模型，由大量的神经元和它们之间的连接构成。人工神经网络具有自动学习和自适应性能，可以通过调整连接权值和阈值来实现对输入样本的自动分类和识别。人工神经网络的基本原理是模仿神经元的工作方式，将输入信号进行加权求和，经过激活函数处理后输出。
3.常用的神经网络模型
在遥感数字图像分类处理中，常用的神经网络模型有多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
（1）多层感知机（MLP）
多层感知机是一种最基本的前向反馈神经网络模型，具有多个隐含层和一个输出层。多层感知机通过不断调整连接权值，可以实现对输入样本的分类和识别。在遥感数字图像分类处理中，多层感知机可以通过学习地物的特征来实现对遥感图像像素点的分类。
（2）卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是一种专门用于处理网格状数据的神经网络模型，具有共享权值和局部感知野的特点。卷积神经网络通过学习滤波器的权值来提取图像的特征，并通过池化操作来减少特征的维度。在遥感数字图像分类处理中，卷积神经网络可以有效地提取地物的空间信息，实现对遥感图像的分类。
（3）循环神经网络（RNN）
循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络模型，可以处理序列数据和变长输入数据。循环神经网络通过学习序列数据的上下文信息，可以捕捉到序列数据中的长期依赖关系。在遥感数字图像分类处理中，循环神经网络可以处理遥感图像的时间序列数据，实现对遥感图像的时序分类。
4.人工神经网络在遥感图像分类中的应用
人工神经网络在遥感图像分类中具有广泛的应用，主要包括以下几个方面：
（1）特征提取
传统的遥感图像分类方法需要手动选择和提取特征，而人工神经网络可以通过自动学习提取图像的特征。例如，卷积神经网络可以通过学习滤波器的权值来提取图像的空间特征，循环神经网络可以通过学习序列数据的上下文信息来提取图像的时序特征。通过人工神经网络提取的特征可以更好地反映地物的信息，提高遥感图像分类的精度。
（2）分类识别
人工神经网络可以通过学习样本数据的特征分布和类别信息，实现对遥感图像的分类识别。例如，通过训练一个多层感知机，可以将遥感图像中的像素点划分到不同的地物类别中。通过调整连接权值和阈值，人工神经网络可以根据输入样本的特征自动地进行分类和识别。
（3）时序分类
遥感图像中的时间序列数据是指在不同的时间点采集到的遥感图像数据，可以用于分析和预测地物的变化。循环神经网络可以处理时序数据,通过学习序列数据的时序特征，可以实现对遥感图像的时序分类。例如，通过训练一个循环神经网络，可以将遥感图像中的时间序列数据划分到不同的地物类别中，实现对地物变化的监测和预测。
5.结论
人工神经网络是一种强大的工具，被广泛应用于遥感数字图像分类处理中。通过学习样本数据的特征分布和类别信息，人工神经网络可以自动地进行特征提取、分类识别和时序分类。人工神经网络在遥感图像分类中的应用不仅可以提高遥感图像分类的精度，还可以减少人工操作的量，缩短处理时间。然而，人工神经网络在遥感图像分类中仍面临着一些挑战，例如样本数据的不平衡性、遥感图像中的噪声和复杂的地物空间分布等。未来的研究可以从以下几个方面展开，进一步提高人工神经网络在遥感图像分类中的应用效果：优化神经网络模型的结构和算法、增加样本数据的多样性、引入更多的先验知识和上下文信息、融合多源遥感数据等。
参考文献：
[1]Ahamed,Tauloretal.2019.“ComparisonofArtificialNeuralNetworkTechniquesforClassificationofMultispectralRemoteSensingData.”IEEEAccess7():54537–52