第 28 卷 　第 1 期 2006 年 1 月 武 　漢 　理 　工 　大 　學 　學 　報 JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Vol. 28 　No. 1 　Jan. 2006 彩色遙感圖像分類算法及 Matlab 實現 郭志強,蔡　嵩 (武漢理工大學信息工程學院 ,武漢 430070) 摘 　要 : 　采用自組織神經網絡對遙感圖像進行分類 ,以獲得更好的分類效果 ,采用 Matlab 這一平臺來構造自組織神經 網絡 ,解決了網絡運算量大的問題 ,取得了良好的效果。實驗表明 ,自組織神經網絡對遙感圖像的分類是有效的。 關鍵詞 : 　自組織神經網絡 ; 　遙感 ; 　圖像分類 ; 　Matlab 中圖分類號 : 　TP 753 文獻標志碼 : 　A 文章編號 :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. 基金項目 :武漢理工大學?；?XJJ2004200) . 作者簡介 :郭志強(19762) ,男 ,講師. E2mail :zq- guo @etang. com 遙感圖像的分類是指對地球表面及其環境在遙感圖像上的信息進行屬性識別和分類[1] 。傳統的方法是通過目視解譯 ,這種方法需要圖像判讀者具有豐富的地學知識和目視判讀經驗 ,而且花費的時間大 ,信息獲取周期長[2] 。目前遙感圖像計算機識別主要采用統計模式識別方法 ,這種方法利用圖像中地物的多光譜特征 ,對圖像中的地物進行分類 ,其缺點是存在同物異譜現象 ,且分類精度不高。人工神經網絡由于具有大規模并行處理能力 ,分布式存儲能力 ,自學習能力等特性 ,成為遙感圖像分類的研究熱點。采用自組織神經網絡對彩色遙感圖像分類 ,提出了 Matlab 實現方法 ,實驗結果表明 ,取得了較好的分類效果。 1 　二維陣列 SOM 模型 　　自組織特征映射 SOM 模型可以用二維陣列表示。這種結構如圖 1 所示。二維陣列神經網絡由輸入層和競爭層組成 ,輸入層是一

總結

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