基于双树复小波分解的BP神经网络遥感影像分类

编号 zgly0001634866

文献类型 期刊论文

文献题名 基于双树复小波分解的BP神经网络遥感影像分类

作者 杨朦朦  汪汇兵  欧阳斯达  范奎奎  戚凯丽 

作者单位 山东科技大学测绘科学与工程学院  国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心  江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心  中国矿业大学环境与测绘学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2018年02期

年份 2018 

分类号 TP751 

关键词 归一化植被指数  纹理  灰度共生矩阵  双树复小波变换  BP神经网络 

文摘内容 为有效解决高分辨率多光谱遥感影像分类模糊性和不确定性以及较好地克服噪声的影响,提出了一种基于双树复小波分解的BP神经网络遥感图像分类方法。首先提取影像的NDVI、纹理特征来降低影像中因同谱异物和同物异谱引起的分类不确定性;然后对影像的原始光谱波段、NDVI、纹理特征图像进行一层双树复小波分解,提取出图像的低频信息,降低图像噪声以及减少分类中存在的椒盐现象;最后将提取的低频子图作为BP神经网络的输入并根据训练好的网络进行分类,得到最终的分类结果。对比实验结果表明该方法的分类结果杂点较少,区域一致性更强,具有较高的分类精度和较好的鲁棒性。