基于LVQ神经网络和灰度共生矩阵的遥感图像分类及其应用
基于深度神经网络的遥感图像分类技术研究
基于深度神经网络的遥感图像分类技术研究遥感图像分类技术是指将遥感图像中的像素点划分到不同的地物类别中，是遥感图像处理领域的一项重要技术。
随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的遥感图像分类技术在近年来得到了广泛关注和应用。
一、深度神经网络原理深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习算法，具有自动提取特征的能力。
深度神经网络是深度学习的核心技术，其基本原理是将输入数据通过多层神经元进行处理，最终得到输出结果。
深度神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层构成，每层包含多个神经元，每个神经元通过激活函数将输入信号转化为输出信号，随着深度的增加，神经网络能够提取更复杂的特征，从而实现更准确的分类。
二、遥感图像分类技术遥感图像分类技术是指将遥感图像中的像素点划分到不同的地物类别中，按照分类方式的不同，可分为监督分类和非监督分类两种。
监督分类是指事先对图像进行样本采集和分类标注，再通过机器学习算法将待分类像素点进行分类。
监督分类的精度较高，能够得到较好的分类结果，但需要大量的标注数据和专业知识。
非监督分类是指无需样本标注，通过聚类算法对图像进行自动分类，其分类结果具有客观性和普适性，但分类精度相对较低。
三、基于深度神经网络的遥感图像分类技术基于深度神经网络的遥感图像分类技术利用深度学习算法自动提取图像中的特征，实现对复杂地物的准确分类。
与传统的遥感图像分类方法相比，基于深度神经网络的技术具有以下优势：1. 自动提取特征，无需手工设计特征。
2. 模型具有较强的泛化能力，不易受到干扰和噪声的影响。
3. 能够处理大规模、高维度的遥感图像数据，具有更高的分类精度。
目前，基于深度神经网络的遥感图像分类技术已经在各个领域得到广泛应用，如城市规划、农业监测、环境保护等。
其中，深度卷积神经网络（CNN）是应用最为广泛的一种深度神经网络结构。
CNN是一种专门处理图像数据的深度神经网络，其基本思想是利用卷积核对图像进行卷积运算，从而实现特征提取和降维。
广义LVQ算法及其在遥感影像分类中的应用研究
（设 矢 为Ｘ＝Ｘｘ… ｌ 输出 神 １ 输入 量 ） ２ Ｉ，，， ‘ Ｉ ， 层 经元Ｊ
Ａ ｓｒｃ Ａｆ ｒ ｃ ｍｐ ｒ ｇ Ｌ ａ ｉｇ Ｖ ｃ ｒ Ｑｕｎｉ ｔ ｎ （ＶＱ ａ ｏｉ ｍ ｎ Ｇ ｎ ｒｌｅ ｅｒｉｇ Ｖ ｃ ｒ ｂ ｔａｔ ｔ ｏ ａｉ ｅｒ ｎ ｅｔ ａｔ ａｉ ｅ ｎ ｎ ｏ ｚ ｏ Ｌ ） ｌ ｒｈ ａ ｄ ｅｅａｉ ｄ Ｌ ａ ｎ ｅｔ ｇ ｔ ｚ ｎ ｏ Ｑ ａｔ ａｉｎ（ Ｌ ）ａ ｏｉ ｍ，ｈｓｐ ｐｒｅｔｂｉ ｅ ＶＱ ｂｓｄｃ ｓ ｃｔ ｎｍｏ ｅ ｆｒｒｍ ｔ ｓｎｉ ｇ ． ｕ ｎｉ ｔ ｚ ｏ Ｇ ＶＱ ｌ ｒｈ ｔｉ ａｅ ｓ ｌｈｓａＧＬ －ａｅ ｌ ｉ ａｉ ｄｌ ｏ ｏｅ ｅｓ ｇ ｉ ｅ ｇ ｔ ａ ｓ ｓ ｉ ａ ｆ ｏ ｅ ｎ ｍａ
２１ ＶＱ算法 ． Ｌ 学习矢量量化（ＶＱ 算法 是 Ｋｏｏ ｅ 提 出用于模式分类 Ｌ ） ｈｎｎ 的一种有监督的学习算法 。 它允许对输入被分到哪一类进行层接受 Ｖ 输入样 本，输 出层 为竞 争层 ，它对输入样 本进 行聚类。这两 层 的神经元之 间全互连连接 。 Ｌ ＶＱ算法基本步骤为 ：
经成为国际遥感数据分类的研究热点 。 神经 网络方法在 以下 几个方面优于基于统计的传统分类方法 ： 需要参数估计和 不
假设数学模型 ， 噪声能力强， 以学习多重复杂的模式等 ， 抗 可
有利 于解 决遥 感影像 分类 中的“ 同物异谱 ” 同谱异 物” 、“ 现
象 。目前 采用 的神经网络主要有 Ｂ ，Ｈｏ ｆ ｌ，Ａ Ｔ ＶＱ Ｐ ｐ ｅｄ Ｒ ，Ｌ ｉ
Ｔｈ ｍ ｏ ｅＳ ｎ ｉ ｇ Ｉ ａ ｅＣｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｎ ｒ ｌ ｅ ａ ｎ ｎ ｅＲｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｄ Ｌｅ ｒ ｉ ｇ ｉ ｚ
遗传算法的LVQ神经网络在遥感图像分类中的应用
Ｅ ｍａｌｘ ａａ ｏａ ｍａｌｃｒ － ｉ：ｐ ｒ ｎ ｉ＠ｇ ｉ ｏ ． ｎ
２１
遥感信息
理 论 硼 穷
（） ３ 权值 调整 ：
如果 ｒ ＝Ｃ
的全 局搜 索能力 和鲁 棒性 。 目前 遗传算 法 已被广泛 应用 于很 多领域 ， 如组 合 优 化 、 器学 习 、 机 自适 应控 制等 。 为 了将遗 传 算法 应用 于 Ｌ ＶＱ 神 经 网络权 值初 值选 取 ， 先 进 行 编 码 ， 解 空 间变 换 为染 色 体 空 首 将 间 ， 定义 染色 体 的适 应度 ， 并 使得 较优 的个 体适 应度 也较 高 ； 后再 对种群 施加 选择 、 然 交叉 、 变异 等操作 ， 产生 新 的染色体 群体 。由于新群 体 的成员是 在上 一 代群体 的优 秀者 的基础 上 变 化 出来 的 ， 承 了上一 继 代 的优 良特性 ， 而 明显 优 于 上一 代 。经过 反 复迭 因 代后 ， 染色 体群 体 向着更 优解 的方 向进 化 ， 至满足 直
理 论 研 奔
遥 感信息
遗传算法 的 Ｌ ＶＱ神经 网络 在遥感 图像 分类中的应用
姚 谦 ， 子 祺 ， 泉 ， 彩 霞 郭 袁 柳
（ 国科 学 院遥 感 应 用 研 究 所 ， 京 １０ ０ ） 中 北 ０ １ １
摘 要 ： 习 矢 量 量 化 （ Ｖ ） 经 网络 算 法 对初 值 非 常 敏 感 ， 响 遥 感 图像 分 类 的 精 度 。遗 传 算 法 具 有 很 强 学 Ｌ Ｑ２ 神 影 的全 局 搜 索 能力 和 鲁 棒 性 ， 够 优 化 Ｌ ２神 经 网 络 的 初 始 权 值 向量 ， 一 定 程 度 上 降 低 算 法 对 初 值 的敏 感 性 。 能 ＶＱ 在 本 文 采 用 遗 传 算 法选 取 Ｌ ２神 经 网络 的初 始 权 值 ， 以 江 苏 省 扬 州 地 区遥 感 图像 分 类 为 例 ， 过 与标 准 Ｌ ＶＱ 并 通 ＶＱ 神 经 网络 、 大 似 然 法进 行 比 较 ， 果 证 明 ， 用 遗 传 算 法 的 Ｌ ２神 经 网络 在 分 类 精度 上 有 了一 定 的提 高 。 最 结 利 ＶＱ 关 键 词 ： 习 矢量 量 化 ； 经 网络 ； 学 神 遗传 算 法 ； 感 图像 分 类 遥
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用
遥感图像分类是遥感领域中一项重要的研究方向，通常采用多种分类方法进行处理，
以达到有效分类和提高分类精度的目的。
而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于生物学进化理论的搜索和优化算法，在图像分类中应用广泛。
基于遗传算法的复合分类方法中，常采用的是多层神经网络（Multi-Layer Perceptron，MLP），它是一种前向反馈神经网络，具有多个输入层、隐藏层和输出层。
其中，隐藏层的神经元数量对分类性能的影响非常重要。
在遗传算法中，将神经元数量作为遗传算法的优
化目标，通过遗传算法进行优化，并将优化的结果输入到LVQ神经网络中进行分类。
LVQ神经网络（Learning Vector Quantization，LVQ）是一种监督学习神经网络，它根据分类的目标进行训练，具有快速收敛和较好的分类性能。
在LVQ神经网络中，每个神
经元表示一个类别，输入样本通过计算到各神经元的距离来确定所属的类别。
遗传算法则
通过不断迭代的过程寻找最佳分类结果，提高分类精度。
简单来说，遗传算法LVQ神经网络的分类过程是这样的：首先，使用遗传算法对神经
元数量进行优化，得到优化结果，然后将结果作为LVQ神经网络的分类依据，在LVQ神经
网络中对输入的遥感图像进行分类，最终得到有效的分类结果。
总之，遗传算法LVQ神经网络运用于遥感图像分类中，通过遗传算法的优化和LVQ神
经网络的分类，可以有效地提高遥感图像的分类精度和处理效率。
这种复合分类方法具有
较强的可扩展性和适应性，未来将在遥感领域中得到广泛应用。
基于灰度共生矩阵和模糊神经网络的SAR图像分割管理
四、R图像分割步骤
（1）为简化计算，在新方法中将原图像划分为小规模块，即所谓的子图像，笔者在此就是将子图像设定为8x8像元，以增强其可辨度。
（2）采用灰度共生矩阵求解各个子图像的4个统计特征，作为小块图像的纹理特征。同时各区间内不同纹理图像的特征值差距比较明显，充分说明各个特征均具有非常好的可区别性，有利于图像分类或检索时的特征识别。
引言：图像SAR具有全天时、全天候的高分辩成像能力以及矿山、植被、土壤等具有一定的穿透能力，对国防建设和国民经济发展都起到了举足轻重的作用。但SAR图像中相干斑噪声的存在使得其图像分割工作显得相当复杂。目前，可用作SAR图像分割的特征包括灰度特征和纹理特征①。由于SAR图像反映的是地物对雷达波的后向散射特征，对于具有相同或者相近的后向散射系数的地物可能会在SAR图像中表现为相似的灰度值，加之相干斑噪声的干扰，从而导致混淆。因此仅仅利用灰度特征进行分割的结果在实际应用中非常不理想。本文在此将原始的SAR图像的纹理特征和滤噪后的灰度特征结合起来，从而实现了SAR图像的分割②。
（3）对原图像进行小波滤波，并对滤波后的图像采用本文前部分列示的模型进行分法，然后计算各小块图像的灰度值，作为小块图像的灰度特征。小波系数局部标准差融合策略在分辨率增强和光谱信息保持的综合性能最优，能够提高空间的细节表达能力同时略微降低了光谱信息的保持能力，在一定程度上有助于SAR成图效果检测。
（4）将上述第二部分求的的4个灰度共生矩阵特征和第三部分得到的灰度特征组成的特征矢量，采用模糊神经网络对SAR图像进行分割。
五、验结果
笔者在本文中将SAR图像分割成8x8小块，为验证该方法的有效性，笔者同时也采用了传统的方法对原始SAR图像进行分割，即阀值分割法――基于瑞利分布的阀值分割以及基于边缘信息图像分割――利用Robert算子提取边缘信息的图像分割法和模糊C-均值聚类分割法④，均可以达到笔者的研究目的。
遥感图像分类方法及其在测绘中的应用
遥感图像分类方法及其在测绘中的应用遥感图像是通过遥感技术获取的地球表面的图像信息。
遥感图像具有广泛的应用领域，其中之一就是测绘领域。
遥感图像分类方法是将遥感图像中的像素点按照一定的规则进行分类和标记，以获取图像中不同区域的信息，从而实现对地物和地貌的解译和分析。
本文将介绍常用的遥感图像分类方法，并探讨其在测绘中的应用。
一、遥感图像分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将遥感图像中的每个像素点单独进行分类。
常用的方法包括最大似然分类、支持向量机等。
最大似然分类是根据每个像素点的灰度值和概率分布进行分类，将每个像素点归入具有最大可能性的类别。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，通过构建一个划分超平面将不同类别的像素点分开。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法将相邻像素点组成的图像区域作为一个整体进行分类。
常用的方法包括分割-分类法、基于决策树的分类方法等。
分割-分类法首先将遥感图像进行分割，得到不同的图像区域，然后对每个图像区域进行分类。
基于决策树的分类方法通过构建一棵决策树，根据遥感图像特征进行划分，逐层分类。
3. 基于深度学习的分类方法基于深度学习的分类方法是近年来新兴的分类方法，它利用神经网络模型对遥感图像进行分类。
常用的方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，然后通过全连接层进行分类。
循环神经网络则适用于序列数据的分类，可以处理带有时序关系的遥感图像数据。
二、遥感图像分类在测绘中的应用1. 地物提取与更新遥感图像分类可以用于地物提取与更新。
通过对遥感图像进行分类，可以有效地将地物区分出来，如建筑物、道路、水体等。
同时，可以利用多期遥感图像进行地物的更新，观察地物的变化情况，为城市规划、土地利用等提供依据。
2. 地貌分析与监测遥感图像分类也可以应用于地貌分析与监测。
通过对地表的分类，可以得到不同区域的地貌类型，如山地、平原、河流等。
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用遥感图像分类是指使用遥感数据对地物或场景进行分类和识别的过程。
遥感图像分类可以应用于农业、城市规划、环境保护等领域，对于实现可持续发展和资源管理具有重要意义。
目前，遥感图像分类中常用的分类方法包括传统的统计分类方法、基于机器学习的分类方法以及深度学习方法。
遗传算法是一种受到生物进化规律启发的优化算法，适用于处理复杂的优化问题。
在遥感图像分类中，遗传算法可以用于选择最优的特征组合和分类器参数，从而提高分类精度。
LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络是一种监督学习算法，常用于模式识别和分类问题。
LVQ神经网络通过学习向量来代表各个类别，从而实现对未知样本的分类。
1. 数据预处理：对遥感图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何纠正等操作，以提高遥感数据的质量和准确性。
2. 特征提取：从预处理后的遥感图像中提取有效的特征，常用的特征包括纹理特征、光谱特征和空间特征等。
特征的选择需要考虑到遥感图像的特点和分类任务的要求。
4. LVQ神经网络训练：使用优化后的特征组合和分类器参数来训练LVQ神经网络。
训练过程中，LVQ神经网络通过学习向量来代表各个类别，通过计算样本与学习向量之间的相似度来实现分类。
5. 分类结果评估：使用测试集对训练好的LVQ神经网络进行测试和评估，计算分类精度、召回率和准确率等指标，评估分类结果的质量。
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用可以有效地提高分类精度和准确性。
遗传算法可以通过自适应搜索和参数优化来选择最优的特征组合和分类器参数，从而提高分类的鲁棒性和泛化能力。
LVQ神经网络通过学习向量的方式来表示各个类别，避免了传统神经网络的过拟合问题，同时具有较好的分类性能和快速的训练速度。
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用可以提高分类精度和准确性，对于实现遥感图像的自动分类和识别具有重要意义。
未来，随着深度学习和人工智能的不断发展，遥感图像分类方法将会更加智能化和自动化，为遥感数据的应用和分析提供更多可能性。
神经网络在遥感图像分类中的应用研究
神经网络在遥感图像分类中的应用研究一、前言随着遥感技术和计算机技术的快速发展，遥感图像处理和遥感图像分类已成为地球科学领域中的研究热点之一。
而神经网络作为一种具有模拟人类神经系统特点的强大的计算工具已经被广泛应用到了遥感图像分类领域。
本文将介绍神经网络在遥感图像分类中的应用研究。
二、神经网络简介神经网络是一种数学模型，它受到神经元与突触相互作用的生物学模型的启发而发展起来的。
在神经网络中，一组输入信号通过神经元的加权和与一个阈值相比较，而产生输出信号。
整个神经网络是由多层神经元组成的，其中每一层都可以分别对输入数据进行处理。
神经网络的训练过程是通过一种叫做反向传播算法的方法来完成的。
简单来说，反向传播算法就是通过反复调整网络中的权重和阈值使得网络的输出尽量接近实际输出。
这个过程需要大量的样本数据以及合适的算法参数进行调整。
三、遥感图像分类遥感图像分类是指将遥感图像中的像素点分成不同类别的过程。
这个过程需要先对数据进行预处理，比如去除云层和阴影等影响因素，然后对每个像素点进行特征提取，最后将特征向量送入分类器进行分类。
目前，常用的分类器包括最小距离分类器、支持向量机、随机森林等。
这些分类器通常都是基于数学模型和统计学方法来实现的。
但是，由于遥感图像的复杂性和数据量的巨大，这些分类器往往难以处理非线性问题和高维数据。
四、神经网络在遥感图像分类中的应用相比较传统的分类器，神经网络具有处理非线性问题和高维数据的能力。
因此，神经网络在遥感图像分类中得到了广泛的应用。
这里我们只介绍其中两种常用的神经网络模型：卷积神经网络和深度神经网络。
1. 卷积神经网络卷积神经网络是一种常用的图像分类方法。
它利用了图像中像素点的空间关系，通过卷积和池化等操作提取出图像的特征信息。
在遥感图像分类中，卷积神经网络通常会在前几层先进行一些图像处理，比如去噪和边缘检测，然后对深层的特征进行分类。
图1展示了卷积神经网络在遥感图像分类中的流程。
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学位论文作者导师签名： 王玉兰 学位论文作者签名：
刘艳妮
2009年 5 月 28 日
学位论文版权使用授权书
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有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘， 允许论文被查阅和 借阅。本人授权 成都理工大学 可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数
1
成都理工大学硕士学位论文
了传统模式识别技术的束缚。 可见神经网络在模式识别中充分展示了自己强大的 魅力。所以，研究模式识别系统，无论对于神经网络理论的发展还是对模式识别 技术的实际应用都具有非常重要的意义。 近年来遥感影像向着高空间分辨率和高光谱影像发展迅速, 在高空间分辨 率下景观的结构、 纹理等就表现得更加清楚。 我们可以获得更加丰富的光谱信息, 同时还可以获取更多的地物结构、形状和纹理信息。很显然, 纹理分类对于影 像, 特别是高空间分辨率影像分类精度提高有重要的作用， 本文采用共生矩阵提 取纹理特征，来辅助神经网络分类，对提高分类精度很有意义。
1.1 研究的目的和意义
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、 网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科 的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各 大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。目前，模 式识别的基本方法有统计模式识别，结构模式识别，模糊模式识别，神经网络模 式识别，多分类器融合。其中神经网络模式识别主要利用人工神经网络高度并行 处理、高度非线性、高度鲁棒性、自组织性、记忆推理、对任意函数的任意精度 逼近能力、自学习能力与类似人的不透明映射等性能先根据训练样本，训练分类 器，再利用分类器对待识别对象进行分类决策，不需要进行统计上的假设，突破
II
Abstract
enhancement classification precision. Key words: Pattern Recognition Gray Level Co-occurrence Matrix LVQ neural network Remote sensing image
摘
要
在遥感影像分类过程中，一般利用遥感影像的光谱信息作为分类的特征，但 在一些复杂地表区域，遥感影像光谱特征同物异谱和同谱异物现象严重，各种地 物类别的光谱可分性不好，现有的分类方法其精度还不能令人满意。随着遥感影 像自身的发展变化，对分类精度的要求在不断提高，为此，国内外学者从两个方 面提出了改进分类精度的途径:一是改进现有算法、寻找新的算法，如人工神经 网络分类法、粗糙集分类法、专家分类法等;二是辅助特征和光谱特征的结合。 本文利用遥感图像处理软件 ENVI4.3 对岷江上游毛尔盖区 ETM 图像进行聚 类，然后在此基础上分别用 LVQ 网络对其进行再次分类，取不同的隐函数节点 对网络进行测试并选择最优的 LVQ 神经网络模型对指定区域进行分类， 最后对分 类结果进行评价。为了进一步提高分类精度，本文基于 9*9 灰度共生矩阵产生一 个纹理特征，主要应用 LVQ 神经网络对遥感图像进行分类，同时也用 BP、RBF 网 络对遥感图像分类并与 LVQ 网络的分类结果进行对比研究。实验表明：辅以由灰 度共生矩阵产生的纹理特征的分类方法是有效的，有助于提高分类的精度。 关键字： 模式识别 LVQ 神经网络 遥感图像 灰度共生矩阵
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学位论文作者签名： 刘艳妮
Hale Waihona Puke 2008 年5月28日
第1章
引
言
第1章 引 言
遥感, 作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段, 具有综合宏观动 态快速的特点。 遥感图像是地物电磁波谱特征的实时记录, 人们可以根据记录在 图像上的影像特征( 它包含着地物的光谱特征、空间特征、时间特征等) 来推断 地物的电磁波谱性质。不同地物, 这些特征和性质不同, 在图像上的表现不一, 因而可根据它们的变化和差异来识别和区分监测不同的地物, 这就需要对不同 时间序列的图像进行地物分类。遥感图像分类主要有两个途径, 一是目视解译, 又称目视判读, 或目视判译; 另一种是遥感数字图像的计算机分类。 计算机自动 分类处理速度快、可重复性好等特点与遥感影像的海量信息相适应，成为遥感影 像分类的发展趋势。 神经网络技术作为遥感数字图像计算机分类的一种新方法， 它的遥感图像分 类处理方法可被应用到土地覆盖、农作物分类和地质灾害预测等很多方面,在遥 感数字图像分类处理中,人工神经网络的输入层神经元表征遥感数据的输入模 式。每一个输入层神经元对应于一个光谱波段,每一个输出层神经元则对应于一 种土地覆盖类型。 神经网络的拓扑结构决定各神经元与网络层之间的信息传递途 径。训练规则利用转移函数实施处理数据的加权和求和,进而训练网络实施模式 识别。处理所得的加权和,通过转移函数转换为输出值。作为分类结果,获得最大 权重的类别即被认定为输入向量的类别。 仅靠光谱特征来对遥感图像分类，还不能达到人们要求的分类精度，尤其 当目标的光谱特性比较接近时，纹理特征对于区分目标可能会起到积极的作 用。如果在遥感图像的光谱分类过程中或光谱分类过程之后引入纹理信息，就 可以达到区分目标的目的。本文引入了由灰度共生矩阵产生的纹理特辅助分 类。
Abstract
In remote sensing image classification process, the general use of remote sensing spectral imaging characteristics of information as classified, but the complexity of the surface in some regions, remote sensing spectral characteristics of the image spectrum and the synonym is a serious problem with the spectrum of foreign bodies, various types of spectral features can be divided into and well, the existing classification accuracy is also not satisfactory. With its own development of remote sensing image change, the requirements of the classification accuracy has been improving, to that end, scholars from both home and abroad to improve the classification accuracy of ways: First, improve the existing algorithms, to find new algorithms, such as artificial classification neural network, rough set classification, the expert classification, etc.; Second, auxiliary features and a combination of spectral features. This article uses remote sensing imagery processing software ENVI4.3 the wool you to cover the area ETM image to the Minjiang River upstream to carry on the cluster, then uses the LVQ network in this foundation to carry on separately to it classifies once more, takes the different implicit function node to carry on to the network tests and chooses the most superior LVQ neural network model to assign the region to carry on the classification, finally carries on the appraisal to the classified result.In order to further increase the classified precision, this article has a texture characteristic based on the 9*9 gradation paragenesis matrix, mainly carries on the classification using the LVQ neural network to the remote sensing image, simultaneously also uses BP, the RBF network conducts the contrast research to the remote sensing image classification and with the LVQ network classified result, the experiment indicated auxiliary by the texture characteristic classified method which produces by the gradation paragenesis matrix is effective, is helpful in the