基于神经网络的遥感影像分类研究

基于卷积神经网络的遥感图像分类算法研究

基于卷积神经网络的遥感图像分类算法研究一、引言遥感技术已经成为了现代地球观测和环境监测的重要技术手段，而在遥感图像处理中，遥感图像分类技术则是其中的一项核心技术。

卷积神经网络（CNN）是当前深度学习领域中的一个非常热门的研究方向，其在图像分类、目标检测等任务中都取得了显著的成果。

基于卷积神经网络的遥感图像分类算法具有自适应性强、特征提取能力强、分类精度高等优点，因此成为了研究者重点探索的方向。

本文着重研究基于卷积神经网络的遥感图像分类算法，在介绍传统图像分类方法和卷积神经网络基本原理的基础上，详细介绍了针对遥感图像特点的卷积神经网络结构与特征提取方法，并以实验数据为例，分析了该算法的优劣以及可应用性。

二、传统图像分类方法传统的图像分类方法往往利用低层特征和高层语义信息进行分类，常见的传统图像分类方法包括支持向量机（SVM）、k最近邻（KNN）、决策树（DT）等。

SVM是一种常用的分类算法，其能够识别边界线性可分的样本，其对于非线性分类问题也有一定应用，但是其分类效率较低，对噪声敏感；KNN算法则是一种基本的非参数分类算法，对分类准确性要求高，但是其分类时间成本高，存储量大；决策树算法则是一种常用的分类与回归算法，对于大规模数据的分类具有非常好的效果。

但是对于遥感图像分类而言，由于遥感图像本身具有像素点多、色调复杂、光谱差异等特点，以上传统分类算法效率较低，无法满足高准确率分类的需求。

三、卷积神经网络基本原理卷积神经网络是一种前馈神经网络，其主要作用是进行图像分类、目标检测等视觉任务。

卷积神经网络中常用的卷积层、池化层、全连接层等组成的神经网络结构，以及反向传播等关键技术，使得卷积神经网络能够自动学习图像的特征，并完成图像分类任务。

卷积层可以理解为图像的特征提取器，在图像中提取信息，具有平移不变性和局部感受野等特点；池化层则是对提取的特征进行下采样，减少参数数量并降低过拟合风险；全连接层则是将高维特征映射至类别的概率值输出。

LM-BP神经网络在遥感影像分类中的应用研究

中图分类号：Ｐ９Ｔ７
文献标识码：Ａ
文章编号：００１７２１）１～０８ —０１０ —３７（００１１００７
ＡｐｉａｉｎｏｐｌｃｔｏｆＬＭ＿－ＢＰｕａｔｒｎＲｅｏｅＮｅｒｌＮｅｗｏｋ（ｕｅｖｓｄａｄｕｓｐｒｉｅｔｏｓ。ｈｅｕｔｈｗｈｔｔｅｃａｓｆａｉｎｗｉｈＬＭ— Ｐｎｕａｅ — ｒｄｔｏａｔｏｓｓｐｒｉｅｎｎｕｅｖｓｄｍｅｈｄ）ｔｅｒｓｌｓｓｏｔａｈｌｓｉｃｔｔｉｏＢｅｒｌｎｔｗｏｋｙｔｅｉｔｇａｉｎｏｌｉｏｒｅｉｆｒｔｎｈｓａｈｅｅｈｉｈｓｃｕａｙＴｉｉｄｃｔｓｔａｈｒｓｂｈｅｒｔｆｍｕｔｓｕｃｎｏｍａｉａｃｉｖｄｔｅｈｇｅｔａｃｒｃ．ｈｓｎｉａｅｈｔｅＬＭ－ｌｏｉｈｎｏ－ｏｔＢＰａｇｒｔｍｂｎｅｒｔｎｏｌｉｏｒｅｉｆｒｔｎｉｎｅｆｃｉｅｍｅｎｏｉｒｖｈｃｕａｙｏｌｓｉｉａｉｎａｄａｐｉａｉｎｏｅｙｉｔｇａｉｆｍｕｔ－ｕｃｏｍａｉａｆｅｔａｓｔｍｐｏｅｔｅａｃｒｃｆｃａｓｃｔｎｐｌｔｆｒ — ｏ — ｓｎｏｓｖｆｏｃｏ＿
摘要：效地利用卫星遥感数据进行多类别识别并提高分类精度一直是遥感应用研究的前沿。以江苏南京有江宁区为试验区，合最佳指数提取的波段组合光谱信患、度共生矩阵提取的纹理信息和地理辅助数据及其派复灰生信息，用ＬＢ运Ｍ—Ｐ神经网络实现遥感影像分类，将分类结果与标准Ｂ网络和传统分类方法进行了比较。研并Ｐ究表明，卫星数据与地理辅助数据结合，展多源多维信息复合的ＬＢ将发Ｍ－Ｐ方法可以大大提高分类的精度，提是

基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类与目标识别技术研究

基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类与目标识别技术研究高分辨率遥感图像是现代遥感技术中的重要组成部分，对于地质勘探、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。

然而，由于遥感图像具有复杂的光谱、空间和角度信息，传统的遥感图像分类与目标识别技术往往面临效果不理想的问题。

为了解决这一问题，基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类与目标识别技术应运而生。

深度卷积神经网络（DCNN）是一种能够自动学习特征表示的神经网络模型。

与传统的遥感图像处理方法相比，DCNN具有更强的特征表达能力和更好的自适应性，可以提取出更具有区分度的特征，从而提高分类和目标识别的准确性与效率。

在高分辨率遥感图像分类方面，基于DCNN的方法通常包括两个关键步骤：图像特征提取和分类器设计。

图像特征提取是通过DCNN网络对输入的遥感图像进行多层卷积和池化等操作，提取出具有代表性的图像特征。

常用的DCNN模型有AlexNet、VGGNet、ResNet等。

此外，为了进一步提高特征的区分度，还可以在DCNN的末尾添加一些全局池化层或归一化层，从而捕捉到更多的上下文信息。

分类器设计是将提取出的图像特征输入到一个分类器中，进行具体的分类任务。

常见的分类器包括全连接神经网络、支持向量机（SVM）、随机森林等。

其中，全连接神经网络是一种常用的分类器模型，可以通过训练多个隐层和输出层的神经元参数，实现遥感图像的分类任务。

在目标识别方面，DCNN同样具有很大的优势。

通过DCNN网络的多层卷积和池化操作，可以提取目标图像的丰富特征，进一步进行目标检测与识别。

常见的目标识别方法包括基于DCNN的物体检测方法（如Faster R-CNN、YOLO等）和基于DCNN的目标识别方法（如FusionNet、Object-Contextual Convolutional Neural Network等）。

这些方法通过引入多尺度特征融合、上下文信息捕捉等技术，提高了遥感图像目标识别的准确性和鲁棒性。

遥感影像分类信息检索

遥感影像分类信息检索摘要：随着我国经济、科技的快速发张，中国遥感卫星的数量和质量不断提高，因此对于遥感影像的分析加工工作日益增多。

遥感影像分类是遥感信息提取的重要手段，是目前遥感技术中的热点研究内容，有效地选择合适的分类方法是提高遥感影像分类精度的关键。

然而每一幅影像中像元复杂、数量众多，因此能否合理高效的对遥感影像进行分类研究，进而提取相关遥感信息就显得至关重要，同时也十分迫切。

为了快捷，准确地对其进行分类，许多重要的分类方法被开发出来。

本文着重于检索关于遥感影像分类的相关方法。

关键词：遥感影像分类神经网络系统面向对象蚁群算法基于神经网络的遥感影像分类方法神经网络系统人工神经网络(artificial Neural Network，ANN )是基于生物神经系统的分布存储、并行处理及自适应学习这些现象构造出具有一些低级智慧的人工神经系统[1]。

随着计算机技术的发展而得到了快速的发展，属于非线性学科，具有强抗干扰性、高容错性、并行分布式处理、自组织学习和分类精度高等特点。

近年来，神经网络被广泛应用于遥感图像分类中，不同学者分别提出或应用了Hopfield神经网络、BP网络[2]、自组织映射网络[3]、小波神经网络、细胞神经网络、模糊神经网络等对遥感图像进行分类。

这些神经神经网络在遥感图像自动分类上都有一定的应用，并取得较好的效果。

BP模型的构建和应用利用遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阀值，使优化后的BP神经网络模型[4-6]分类精度更高。

遗传算法优化BP神经网络模型主要包括以下4个部分：种群初始化，适应度函数，交叉算子和变异算子。

1、种群初始化。

遗传算法的每个个体编码采用二进制编码，每个个体均为一个二进制串，由输入层与隐含层的连接权值、隐含层阀值、隐含层与输出层的连接权值、输层阀值4个部分组成，每个权值与阀值连接使用n位的二进制编码，将所有权值和阀值的编码连接起来成为一个个体的编码。

2、适应度函数。

神经网络算法在遥感图像处理中的应用研究

神经网络算法在遥感图像处理中的应用研究遥感图像处理是遥感技术的核心应用之一，它涉及到遥感图像的获取、处理和分析。

随着计算机科学和人工智能的发展，神经网络算法逐渐成为遥感图像处理的重要工具。

本文将讨论神经网络算法在遥感图像处理中的应用研究，重点关注其在遥感图像分类和目标检测中的应用。

神经网络算法是一种灵活且强大的机器学习算法，它可以从数据中学习和提取特征，并根据学习到的知识进行预测和分类。

在遥感图像处理中，神经网络算法可以通过大规模的遥感数据集进行训练，并将图像分类和目标检测任务作为监督学习的问题进行解决。

首先，神经网络算法在遥感图像分类中的应用已经取得了显著的成果。

遥感图像分类是指将遥感图像中的不同地物进行分类和识别，例如水体、森林、城市等。

传统的遥感图像分类方法主要依赖于手工设计的特征和分类器，但这种方法往往需要耗费大量的时间和精力。

相比之下，基于神经网络的遥感图像分类方法能够自动学习图像中的特征，并且在大规模的遥感数据集上展现出更好的性能。

其次，神经网络算法在遥感图像目标检测中也得到了广泛应用。

遥感图像目标检测是指在遥感图像中自动识别和定位目标物体，例如建筑物、车辆等。

传统的遥感图像目标检测方法主要依赖于手工设计的特征和目标检测算法，但这种方法需要花费大量的人力和时间。

相反，基于神经网络的遥感图像目标检测方法可以自动学习图像中的特征，并在大规模的遥感数据集上取得更好的检测性能。

此外，随着深度学习的不断发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在遥感图像处理中的应用也越来越广泛。

卷积神经网络是一种专门用于处理图像和空间数据的神经网络，它通过层叠的卷积层、池化层和全连接层实现对图像的特征学习和分类识别。

通过这种结构，卷积神经网络可以自动学习局部纹理、颜色和形状等图像特征，并在遥感图像处理中实现更精确的分类和目标检测。

在遥感图像处理中，神经网络算法的应用还面临一些挑战和问题。

基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类处理

ＢＰ神经网络算法进行影像分类研究。首先提取分类所需的光谱和纹理特征源；然后根据影像和地物特征，建立ＢＰ神经网络，于样本训练和分类处理，用实现地物分类。为验证该方法的可靠性，用２０选０６年ｌ１月获取的四川省成都平原某区域的ＱｉＢｒ影像作为源数据，以总体精度和Ｋａｐｕｃｉｋｄ并ｐａ系数作为精度评定指标，行高分辨率遥感影像的地物分类实验。结果显示，进结合影像光谱和纹理特征的ＢＰ神经网络分类方法，不仅可以达到较高的分类精度，能有效保证Ｂ还Ｐ神经网络分类训练的稳定性和收敛速度。【关键诵】地物分类光谱特征纹理特征ＢＰ神经网络
米级分辨率的趋势。高分辨率遥感影像成为当今遥感领域的主要数据资料，它借助获取速度快、空问分辨率高、物信息详尽及可提供立体影像等特地
点，已表现出逐步取代中低分辨率影像的趋势，并在商业和民用的很多领域中发挥出重大作用。对高分辨率遥感影像进行分类处理，取出其中丰富提的信息资源，可进行各类实际的生产和应用，城如图１测区ＱｕｃＢｒ真彩色和全色）像ｉｉｋｄ（影
首先根据美国查维茨提出的最佳指数因子ＯＦＩ
（ｐｉｕＩｄｘａｔｒ分析法Ｏｔ＇ｍｎｅｃｏ）ｒａＦ来确定影像多光谱
细节信息清晰丰富，即使同类地物的灰度值也存在差异的特点，虑到ＣＮ纹理正好能够表征局部考Ｏ的灰度变化频率．，从而可以较好地反映出影像中各

基于神经网络的遥感图像分类算法研究

基于神经网络的遥感图像分类算法研究遥感图像分类作为遥感技术的重要应用之一，不仅具有广泛的应用前景，而且也是学术界关注的研究热点之一。

在遥感图像中，由于图像中包含了复杂的地物信息，因此图像的分类具有一定的复杂性。

而基于神经网络的遥感图像分类算法，通过模拟人脑的感知机制，可以更加高效地进行图像分类。

本文将对基于神经网络的遥感图像分类算法的研究进行探讨。

第一部分：神经网络基础知识为了更好地理解神经网络在遥感图像分类中的应用，我们首先需要了解神经网络的基础知识。

神经网络，是一种模拟人脑神经元结构和神经突触连接模式的数学模型，具有分布式处理和学习能力。

神经网络由若干层次组成，其中最基本的为输入层、隐藏层和输出层。

神经网络的结构通常是由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层的神经元接收输入数据，输出层的神经元输出最终分类结果，隐藏层的神经元则负责对输入向量进行一定的转换操作，将输入向量转化为更适于分类的特征向量。

神经网络的学习过程通常采用反向传播算法，通过不断调整神经元之间的权值，实现对分类模型的优化。

第二部分：遥感图像分类中的应用在遥感图像分类中，基于神经网络的算法可以更加高效地进行图像分类。

遥感图像可以看作是多光谱或高光谱影像，其具有复杂的信息结构和多维属性，因此在传统图像分类算法中通常需要对图像进行特征提取，来提取图像中具有代表性的特征向量。

这个过程相对来说是比较复杂和耗时的。

而基于神经网络的遥感图像分类算法，通过神经网络对图像的特征提取和图像分类同时进行处理，能够更有效地提高分类精度和分类速度。

常见的基于神经网络的遥感图像分类算法包括BP神经网络、SOM神经网络、RBF神经网络等。

第三部分：神经网络在遥感图像分类中的优势与传统的遥感图像分类算法相比，基于神经网络的算法具有以下几个优势。

1. 自适应性强基于神经网络的遥感图像分类算法具有自适应性强的特点。

因为神经网络可以根据不同的图像和分类任务，自行调整隐藏层中的神经元数量和权重大小，从而更好地适应不同的应用场景。

基于卷积神经网络模型Faster R-CNN的遥感影像目标识别研究

测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第1期2021年1月Vol.44,No.1Jan., 2021基于卷积神经网络模型Faster R-CNN 的遥感影像目标识别研究雷忠腾，宋杰(青岛中油岩土工程有限公司，山东青岛266071)摘要：目标识别是遥感高分辨率影像时代的重要应用方向。

采用深度卷积神经网络对遥感影像学习训练，能够从遥感影像中自动提取出多个具有代表性的典型地物特征以及特征组合，并应用于多变而复杂的遥感影像数据中进行目标分类识别。

本研究选用NWPU VHR-10数据应用于Faster R-CNN 卷积神经网络模型中，并采用MAP 进行评价，研究中得到了较好的检测精度,证明在遥感影像数据中采用深度卷积神经网络进行目标识别有着广阔的应用前景。

关键词：遥感影像；目标识别;Faster R-CNN 中图分类号:P237文献标识码：A 文章编号：1672-5867( 2021) 01-0149-03Research on Remote Sensing Image Target Recognition Based onConvolutional Neural Network Model Faster R-CNNLEI Zhongteng , SONG Jie(Qingdao Zhongyou Geo-technical Engineering Co., Ltd., Qingdao 266071, China )Abstract : Target recognition is an important application of high resolution remote sensing images. Convolutional neural network indepth learning can extract representative and discriminant multi-level features from images , which can be used for multi-target recog nition of large remote sensing data in complex scenes. In this study , NWPU VHR-10 data is used in Faster R-CNN convolution neu ral net work model, and evaluated by MAP. There salts show that the convolution neural net work has broad application prospects in target recognition of remote sensing image data.Key words : remote sensing image ； target recognition ； Faster R-CNN0引言随着遥感技术与影像质量的提升，遥感影像应用在地物普查、抗震救灾、军事侦查上的目标识别获得了广泛关注［1-2］,对于国防应用、生态保护等研究具有重要的意义”由于从前计算机算力不足，传统的遥感影像目标识别方法主要是通过学习影像的光谱与纹理变化,通过数理统计理论人为设计特征进行目标分类识别，如滑动窗、特征检测方法中的尺度不变特征转换(Scale-invariant fea ture transform , SIFT ),加速分割测试获得特征(Featuresfrom Accelerated Segment Test,FAST)以及机器学习方法中的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)。