基于变差函数纹理和BP人工神经网络的QuickBird影像分类研究

• 作 者: 马友平
• 机 构: 湖北民族学院生物科学与技术学院,
• 出 处: 遥感技术与应用
• 发表日期: 2010年04期
• 关键词: 变差函数 纹理 BP人工神经网络 QuickBird 分类

通过对QuickBird影像的主成分分析,发现第一主成分信息量为67.09%,第二主成分信息量为31.73%,合计98.81%,因此选了第一、第二主成分进行纹理提取。纹理提取时采用绝对变差函数纹理,窗口大小为3×3,步长为1。地物类型分为4类即建筑物、水体、植被和裸地。BP人工神经网络的拓扑结构为4-4-1,隐层传递函数为S函数(logsig),输出层传递函数为线性(purelin),训练函数为Trainscg;应用该神经网络结构分别对QuickBird影像的多光谱影像和一二主成分及一二主成分纹理影