matlab 遥感图像分类,彩色遥感图像分类算法及Matlab实现

第 28 卷　第 1 期 2006 年 1 月武　汉　理　工　大　学　学　报 JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Vol. 28 　No. 1 　Jan. 2006 彩色遥感图像分类算法及 Matlab 实现郭志强,蔡　嵩 (武汉理工大学信息工程学院 ,武汉 430070) 摘　要 : 　采用自组织神经网络对遥感图像进行分类 ,以获得更好的分类效果 ,采用 Matlab 这一平台来构造自组织神经网络 ,解决了网络运算量大的问题 ,取得了良好的效果。实验表明 ,自组织神经网络对遥感图像的分类是有效的。关键词 : 　自组织神经网络 ; 　遥感 ; 　图像分类 ; 　Matlab 中图分类号 : 　TP 753 文献标志码 : 　A 文章编号 :167124431(2006) 010108204 Algorithm of Remote Sensing Image Classification and Implementation by Matlab GUO Zhi2qiang , CA I Song(School of Information Engineering ,Wuhan University of Technology ,Wuhan 430070 ,China)Abstract : 　The paper presented a kehonen network2based remote sensing image classification technique to produce better clas2sification result. In order to calculate a mass of matrix operation of network , the Matlab was used and the better results were obtained. The implementation showed that the algorithm of remote sensing image classification was effective. Key words :　kohonen neural network ; 　remote sensing; 　image classification ; 　Matlab 收稿日期 :20050908. 基金项目 :武汉理工大学校基金(XJJ2004200) . 作者简介 :郭志强(19762) ,男 ,讲师. E2mail :zq- guo @etang. com 遥感图像的分类是指对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性识别和分类[1] 。传统的方法是通过目视解译 ,这种方法需要图像判读者具有丰富的地学知识和目视判读经验 ,而且花费的时间大 ,信息获取周期长[2] 。目前遥感图像计算机识别主要采用统计模式识别方法 ,这种方法利用图像中地物的多光谱特征 ,对图像中的地物进行分类 ,其缺点是存在同物异谱现象 ,且分类精度不高。人工神经网络由于具有大规模并行处理能力 ,分布式存储能力 ,自学习能力等特性 ,成为遥感图像分类的研究热点。采用自组织神经网络对彩色遥感图像分类 ,提出了 Matlab 实现方法 ,实验结果表明 ,取得了较好的分类效果。 1 　二维阵列 SOM 模型　　自组织特征映射 SOM 模型可以用二维阵列表示。这种结构如图 1 所示。二维阵列神经网络由输入层和竞争层组成 ,输入层是一

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