基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类
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。
基于神经网络的卫星遥感图像分类研究
基于神经网络的卫星遥感图像分类研究遥感技术是现代地球观测技术的一项重要领域，是通过无人飞行器或卫星等移动载体对地球表面进行非接触式检测、记录和处理，实现对地理信息的获取和分析的技术。
在大数据时代，随着遥感技术发展和空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率等技术的提高，卫星遥感数据已经成为了获取地球表面大尺度和高精度地理信息的最重要手段之一。
而遥感图像分类则是遥感技术应用中最重要的一环，广泛应用于土地利用覆盖分类、城市建设变化等领域。
而基于神经网络的遥感图像分类方法，因其具有自适应性强和处理精度高的特点，作为一种新兴的遥感图像分类方法，受到了广泛关注。
一、神经网络概述神经网络是一种能够实现某些信息处理任务的计算模型，由许多相互连接的计算单元组成。
它的基本原理是通过大量的样本数据训练神经网络，从而向网络输入目标样本，使其进行学习，并产生相应的输出。
神经网络模拟了人类神经系统的结构和功能，具有灵活性强、自适应性强、对噪声鲁棒性强等特点。
二、遥感图像分类概述遥感图像分类是将遥感图像分成不同类别的过程。
在遥感图像分类中，主要应用的是光谱信息、空间信息和纹理信息等，因此，遥感图像分类根据用到的信息所不同，主要分为光谱分类、空间分类和纹理分类。
三、基于神经网络的遥感图像分类方法1.感知器网络(Perceptron)感知器网络是一种有向无环图形，由一个神经元和带权重的有向边构成，用于解决二分类问题。
由于感知器的层次比较浅，因此其处理简单的分类问题效果较好。
但是，当分类问题较为复杂时，感知器的效果将变得不尽如人意。
2. 全连接神经网络全连接神经网络可以实现复杂的非线性映射，并且可以模拟包括隐藏层和输出层在内的复杂网络结构。
在地物分类中，全连接神经网络也可以用于输入特征提取和分类输出，通过在全连接神经网络中抽取特征，有利于提高图像分类的精度。
3. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种基于多层感知器的神经网络结构，由卷积层、池化层和全连接层等组成。
遥感图像分类方法及应用示例
遥感图像分类方法及应用示例遥感技术是通过卫星、飞机等远距离传感器获取地表信息的一种技术手段。
遥感图像分类是遥感技术中的一项重要任务，它可以将遥感图像中的像素按照其特征进行分类，并生成分类结果。
本文将介绍遥感图像分类的方法，并给出一些应用示例。
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看作一个样本进行分类，通过像素点的光谱特征来确定其所属类别。
常见的方法有最大似然法、支持向量机等。
最大似然法是一种基于统计学原理的分类方法，它通过求解样本的概率密度函数来确定像素点的类别。
支持向量机是一种基于样本间距离的分类方法，它通过构建超平面将不同类别的样本分开。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将遥感图像中的像素组成的对象进行分类，通过对象的形状、纹理等特征来确定其所属类别。
常见的方法有基于区域的分割和基于对象的分类。
基于区域的分割将遥感图像中的像素按照相似性进行分组，形成具有相同特征的区域。
基于对象的分类是在分割得到的区域基础上，通过提取区域的特征来确定其所属类别。
3. 基于深度学习的分类方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的分类方法在遥感图像分类中得到了广泛应用。
深度学习通过构建深层神经网络模型，可以自动学习遥感图像中的特征表示。
常见的方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络可以有效地提取图像的空间特征，循环神经网络可以捕捉图像序列的时序特征。
二、遥感图像分类的应用示例1. 农作物类型分类农作物类型分类是农业生产中的重要任务，可以帮助农民了解农田的分布情况和种植结构，指导农作物管理和精细化农业。
通过遥感图像分类方法，可以将农田遥感图像中的不同农作物进行分类，比如小麦、玉米、水稻等。
这样可以帮助农民进行农作物识别和农田监测，提高农业效益。
2. 土地利用分类土地利用分类是城市规划和土地资源管理中的重要任务，可以帮助决策者了解土地利用的分布情况和变化趋势，指导城市规划和土地资源开发。
基于深度学习的遥感图像分类算法研究与实现
基于深度学习的遥感图像分类算法研究与实现遥感图像分类是遥感技术中一个重要的研究方向，旨在通过对遥感图像进行分类和识别，实现对地物和景象的自动解译和实时监测。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感图像分类算法逐渐成为研究的热点。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络模型学习数据的高级特征表示，具有强大的表达能力和良好的泛化能力。
在传统的遥感图像分类算法中，常使用的是手工设计的特征提取算法，如纹理特征、形状特征等。
而基于深度学习的遥感图像分类算法，主要通过深度神经网络自动学习图像的特征表示，从而实现对复杂地物的准确分类。
首先，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，数据的预处理是一个必要的步骤。
遥感图像数据通常具有高光动态范围、多光谱和高光谱特征等，预处理的目的是提高图像的质量，削弱噪声和增强地物的边缘特征。
对于遥感图像，常用的预处理方法包括图像增强、边缘检测和图像分割等。
预处理后的图像能够更好地表达地物的信息，有利于后续的分类分析。
其次，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最为常用的网络结构之一。
卷积神经网络能够有效地捕捉图像的局部特征和细节信息，对于高光谱多通道的遥感图像数据具有较好的适应性。
常用的卷积神经网络结构包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等。
这些网络结构具有不同的层数和参数设置，可根据具体的问题选择适合的网络结构。
另外，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，需要通过深度学习模型对图像进行特征提取和特征选择。
深度学习模型通过多层次的卷积和池化操作对图像进行特征提取，得到图像的高级特征表示。
特征提取后，常使用全连接层和softmax分类器对图像进行最终的分类。
同时，还可以通过正则化方法对模型进行约束，防止模型过拟合，提高分类的准确性。
此外，针对遥感图像分类的特点，可以进一步优化深度学习模型。
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。
基于人工神经网络的卫星遥感图像分类方法研究
基于人工神经网络的卫星遥感图像分类方法研究随着科技的不断发展，人们对地球的了解日益深入。
卫星遥感技术便是人们了解地球的一种重要方法。
遥感图像具有信息量大、时间、空间分辨率高等优点，这使得该技术应用广泛。
其中，遥感图像分类是遥感技术的核心研究内容之一。
本文将探讨基于人工神经网络的卫星遥感图像分类方法研究。
一、人工神经网络人工神经网络是一种模拟生物神经系统的计算工具，其最初是受到大脑神经元工作原理的启示而产生的。
神经元是神经系统的基本单元，同样也是人工神经网络的基础单元。
在人工神经网络模型中，每个神经元都有一个输入和输出，它们之间的关系通过权重来实现。
当输入经过加权后，超过了神经元设定的阈值，神经元就会产生输出。
在神经元之间，可以构造多层神经网络，每一层中都有若干个神经元，各神经元之间相互连接，信息在神经网络中传递和处理，从而实现各类模式识别和分类的任务。
二、卫星遥感图像分类从遥感读取到的图像中含有大量的信息和特征，但需要对相关地物进行识别和分类。
遥感图像分类是指将遥感图片中的像元自动归入不同的类别。
这是远程遥感应用的基石，其分类的准确性和效率直接影响遥感技术能否顺利应用于各x领域。
卫星遥感图像分类可以分为两种方法：一是基于特征的分类方法，二是基于神经网络的方法。
前者将图像中的像素通过选择特定的几何、光谱、形状特征等进行分类；后者利用神经网络，在输入图像特征向量的基础上训练神经网络，实现自动分类功能。
基于神经网络的遥感图像分类方法一般被认为是一种无监督学习的方法，由于其可以通过训练自我适应于异质图像中的差异，并且在分类精度、鲁棒性和泛化能力方面具有优越性。
因此，神经网络在遥感图像分类方法中发挥出较大的作用。
三、基于人工神经网络的遥感图像分类方法基于人工神经网络的遥感图像分类方法可以分为两类：一是基于自组织特征映射网络的分类方法，二是基于支持向量机的遥感图像分类方法。
自组织特征映射神经网络最初是由芬兰Helsinki大学教授TeuvoKohonen于1982年提出的，该算法模拟了大脑大量神经元的自组织过程，实现了复杂的非线性映射关系。
基于神经网络的遥感图像分类
基于神经网络的遥感图像分类一、引言随着遥感技术的迅猛发展，获取大规模遥感图像已成为一种常见的手段。
如何对遥感图像进行有效的分类，一直是遥感图像处理领域研究的热点之一。
传统的遥感图像分类方法往往需要人工选择分类特征，然后采用经验性的分类器进行分类，存在性能受限和人为主观性的问题。
而基于神经网络的遥感图像分类方法则能够自动分析图像特征，不依赖于人为选择分类特征，因此也获得了广泛的关注和应用。
本文将结合现有研究成果，就基于神经网络的遥感图像分类进行介绍和探讨。
二、基础知识：神经网络及其分类原理神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型。
它具有并行分布处理、容错性强等特点，可以应用在分类、识别、预测等方面。
在遥感图像分类中，神经网络的分类原理主要分为两种：基于单层感知机的分类和基于多层感知机的分类。
1、基于单层感知机的分类单层感知机是一种只含有一个神经元的神经网络模型。
其基本思想是将输入的特征向量通过线性变换映射到一维的输出向量上，并与某一个阈值进行比较，从而实现二分类。
单层感知机的分类过程如下所示：设模型的输入特征向量为x，权值向量为w，阈值为b，则神经元的输出为$$y=\begin{cases}1,\sum_{i=1}^{n}x_i\times w_i+b>0\\0,\sum_{i=1}^{n}x_i\times w_i+b\leq 0\end{cases}$$由于单层感知机只能处理线性可分问题，因此对于复杂的非线性问题，需要引入多层感知机。
2、基于多层感知机的分类多层感知机是一种具有多个神经元之间相互连接、信息处理能力更强的神经网络模型。
其基本思想是通过多层非线性变换，将输入特征向量映射到高维空间中，从而实现更加复杂的分类。
多层感知机的分类过程如下所示：输入的特征向量经过一层隐藏层的非线性变换，输出为$$z=f(x\times w+b)$$其中，f为激活函数，通常采用sigmoid函数、ReLU函数等。
基于卷积神经网络的遥感图像分类技术研究
基于卷积神经网络的遥感图像分类技术研究1. 前言随着“互联网+”和“智慧城市”战略的不断发展，遥感技术的应用越来越广泛。
遥感图像分类技术是遥感应用领域中的一个重点研究领域，其主要目的是在遥感图像上检测和识别不同的地物和地物类别。
本文将针对这一研究领域，重点介绍基于卷积神经网络的遥感图像分类技术研究。
2. 遥感图像分类技术概述遥感图像分类技术是将遥感图像上的像素点分为不同的类别，如建筑、植被、水体等。
由于遥感图像中的像素点极其庞大，因此需要借助计算机进行高效的处理。
在传统遥感图像分类方法中，常使用的是人工提取特征，然后使用分类器进行分类。
不过这种方法存在着特征难以提取、分类器泛化能力差、分类速度慢等问题。
近年来，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域中取得了巨大的成功，也被引入到遥感图像分类技术中。
CNN通过对图像进行卷积、池化等操作，自动提取图像的特征；同时其具有处理大量数据、泛化能力强的特点，逐渐成为遥感图像分类技术的主流方法。
3. 卷积神经网络在遥感图像分类中的应用卷积神经网络（CNN）是一种前向神经网络，在深度学习领域中得到了广泛的应用。
在遥感图像分类中，CNN主要用于图像特征提取和分类。
下面将分别介绍其具体应用。
3.1 图像特征提取图像特征提取是遥感图像分类中的关键步骤，它直接影响着分类性能的好坏。
在传统遥感图像分类方法中，人工提取特征需要花费大量的时间和精力。
而卷积神经网络通过卷积、池化等操作，可以自动提取图像的特征并转换为高维特征表示。
因此，CNN赋予了遥感图像分类科学更高的效率和准确度。
3.2 图像分类在卷积神经网络中，多用softmax函数进行分类。
在遥感图像分类中，我们可以在训练好的卷积神经网络的基础上，使用未标记的遥感图像数据进行预测，以达到图像分类的目的。
4. 卷积神经网络在遥感图像分类中的实验结果通过对遥感图像进行分类，我们可以测试卷积神经网络模型的分类效果。
本文通过实验，验证卷积神经网络在遥感图像分类中的有效性。
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。
基于卷积神经网络的遥感图像分类技术研究和应用
基于卷积神经网络的遥感图像分类技术研究和应用近年来，基于卷积神经网络的遥感图像分类技术越来越受到重视，并得到了广泛的应用。
本文将从相关概念、技术原理、应用案例等方面进行探讨。
一、卷积神经网络与遥感图像分类卷积神经网络是一种基于人工神经网络的深度学习算法。
在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
遥感图像分类则是将卫星或航空遥感图像中的不同地物或场景进行分别分类。
在城市更新、土地规划、环境保护等领域有广泛的应用。
卷积神经网络主要是通过卷积层、池化层和全连接层三部分构成。
其中，卷积层可以提取图像的特征信息，池化层可以降低特征图的大小，全连接层则可以将图像的特征进行分类。
而在遥感图像分类中，卷积神经网络也可以通过训练的方式来提取各种地物或场景的特征，从而实现遥感图像的自动分类。
二、卷积神经网络遥感图像分类技术原理卷积神经网络遥感图像分类技术的核心就是特征提取与分类。
具体来说，主要分为以下几个步骤：1. 数据预处理：包括数据的获取、预处理、划分等。
其中，数据的获取可以通过卫星、航空遥感等方式获得，预处理则包括了对遥感图像进行校正、去噪、裁剪等操作，最后将数据划分为训练集和测试集。
2. 特征提取：该过程主要通过卷积层、池化层等进行特征提取。
这些层可以对图像进行卷积、降采样等操作，从而提取出图像的特征信息，比如颜色、纹理等。
通过这些操作，可以得到高维的特征信息。
3. 特征选择与降维：高维的特征信息很容易导致过拟合问题，因此需要进行特征选择与降维。
通常采用的方法有主成分分析、线性判别分析等。
4. 分类模型训练：通过已选定的特征进行分类模型的训练。
其中，可以使用不同的分类算法，如支持向量机、逻辑回归、决策树等，也可以使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）。
5. 模型评估与应用：通过测试集对分类模型进行评估，并对其应用效果进行验证。
同时，也可以对分类模型进行优化和改进，提高其分类效果。
三、卷积神经网络遥感图像分类应用案例1. 遥感图像分类场景下的卷积神经网络优化：通过引入加权Softmax函数和CBP（注意力机制协同训练）方法，可以提高对不同遥感场景的识别能力，同时也能够缓解样本不均衡的问题，提高分类准确率。
基于深度学习的遥感图像分类与识别技术
基于深度学习的遥感图像分类与识别技术遥感图像分类与识别是遥感技术领域中的一个重要研究方向。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感图像分类与识别技术在近年来取得了显著的进展。
本文将介绍基于深度学习的遥感图像分类与识别技术的基本原理、应用场景以及存在的挑战与解决方法。
一、技术原理基于深度学习的遥感图像分类与识别技术主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）进行图像特征的学习和提取。
CNN是一种模拟人类视觉处理机制的深度学习算法，通过多个卷积层、池化层和全连接层等组件将输入的遥感图像数据转化为高层次的抽象特征，然后通过分类器对特征进行分类和识别。
二、应用场景基于深度学习的遥感图像分类与识别技术在许多遥感应用场景中发挥着重要作用。
其中包括土地利用与覆盖分类、城市建设与发展监测、农作物生长和病害识别、自然灾害监测与预警等。
通过对遥感图像进行分类与识别，可以及时获取大范围的地理信息，为决策提供科学依据，并在环境保护、城市规划、农业生产等方面提供有力支持。
三、挑战与解决方法在实际应用中，基于深度学习的遥感图像分类与识别技术面临一些挑战。
首先，遥感图像数据量大、维度高，如何有效处理大规模数据成为一个问题。
其次，遥感图像中存在着光照变化、云雾遮挡等干扰因素，如何提高对噪声的鲁棒性也是一个关键挑战。
此外，遥感图像分类与识别需要考虑时空关系，如何对时序遥感图像进行时空建模也是一个难点。
为了解决上述挑战，研究者们提出了一系列的方法和技术。
首先，在处理大规模遥感数据时，可以采用分布式计算、并行计算等技术加速处理过程。
其次，通过数据增强、模型融合等技术手段可以提高模型对噪声的鲁棒性。
最后，在时空建模方面，可以引入循环神经网络（RecurrentNeural Networks, RNN）等模型对时序遥感图像进行建模分析。
四、未来发展方向基于深度学习的遥感图像分类与识别技术在未来还有许多发展方向。
基于神经网络的遥感图像精细分类技术研究
基于神经网络的遥感图像精细分类技术研究随着遥感技术的逐步发展，遥感图像的获取和处理越来越成熟，面临的问题也更加复杂。
其中一个重要的问题就是如何进行遥感图像的分类，以实现对图像中不同物体或地物的分辨率和精度。
而基于神经网络的遥感图像精细分类技术，是一种高效准确的解决方案。
一、基于神经网络的遥感图像分类技术发展历程基于神经网络的遥感图像分类技术最初还是较为萌芽状态。
随着人工智能的快速发展，近年来这项技术得到了越来越广泛的关注。
1990年代中期，出现了基于多层神经网络的遥感图像分类方法，但深层神经网络的训练过程中存在的误差传递问题和计算复杂度问题，一度阻碍了这项技术的发展。
近年来，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等新型神经网络的出现，革新了遥感图像精细分类技术。
这些神经网络能够建立非线性的分类模型，并通过训练大量的标记数据来提高分类的准确性。
随着神经网络算法在深度学习领域不断改进和优化，基于神经网络的遥感图像精细分类技术的发展日益成熟，特别是在雷达遥感图像、高光谱遥感图像等领域得到了广泛应用。
二、基于神经网络的遥感图像分类技术的原理基于神经网络的遥感图像分类技术主要使用卷积神经网络（CNN）算法进行图像的特征提取。
CNN算法可以自动学习图像的特征，并将提取的特征用于分类模型的构建与训练。
卷积核是卷积神经网络的主要组成部分。
通过卷积操作，相当于对原始图像进行特征提取，从而得到图像的“特征图”。
之后，将这些特征图组合起来构成一个特征向量，并利用分类模型对其进行分类。
基于神经网络的遥感图像精细分类技术的训练需要使用大量的已标记的样本数据，对于遥感图像中的不同地物和物体进行分类。
在训练过程中，可以对分类器进行不断地优化，提高其对于不同地物物体的识别准确性。
三、基于神经网络的遥感图像分类技术的优势1. 高准确性：基于神经网络的遥感图像分类技术具有良好的分类准确性。
与传统的分类方法相比，其识别准确度较高，能够有效地提高遥感图像的分类精度。
基于深度学习的遥感图像分析与分类
基于深度学习的遥感图像分析与分类遥感图像是人工卫星、飞机、无人机等遥感技术获得的地球表面影像数据，其具有广阔的覆盖面积、丰富的信息量等特点，成为了现代遥感技术和地理信息系统的重要来源。
而基于深度学习的遥感图像分析与分类，是一种基于机器学习的遥感图像数据处理方法，因其高效、精准的结果而备受关注。
一、深度学习简介深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑神经网络来处理复杂的大规模数据。
深度学习中最流行的神经网络是卷积神经网络（CNN），其可以自动学习数据的特征并进行分类、检测或识别。
近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大进展。
二、遥感图像分析与分类介绍遥感图像是通过卫星、飞机等载体从大气层外或高空中对地面进行连续多角度、多时间段拍摄的图像。
遥感图像的特点是信息量大、数据复杂、处理难度大、精度要求高等。
因此，遥感图像分析与分类是目前遥感技术研究的前沿方向。
遥感图像分类是指将遥感图像数据分成若干个类别，并对每个类别进行描述与认识。
常见的遥感图像分类方法包括基于纹理分析、基于特征提取、基于机器学习和基于深度学习等。
而基于深度学习的遥感图像分类模型，不仅可以减少人为干预，而且具有更高的分类精度和更好的鲁棒性。
三、基于深度学习的遥感图像分类模型基于深度学习的遥感图像分类主要分为两个步骤：图像特征学习和分类器训练。
其中，图像特征学习是指让深度神经网络自己学习图像的特征，提取出有用的信息，而分类器训练则是针对提取出的特征进行分类器的训练，并对新数据进行分类。
具体来说，基于深度学习的遥感图像分类模型主要分为三个部分：卷积层、池化层和全连接层。
其中，卷积层主要负责特征提取，池化层可以减小特征图的尺寸，提高效率，全连接层则为最终的分类器提供预测结果。
四、基于深度学习的遥感图像分类应用基于深度学习的遥感图像分类应用比较广泛，可分为自然景观分类和城市景观分类。
自然景观分类包括水体、植被和土壤等，而城市景观分类则包括道路、建筑和绿地等。
基于EMP与混合核SVM的高光谱遥感影像分类
基于EMP与混合核SVM 的高光谱遥感影像分类曹 浩1，韩贤权1，黎建洲1*，吴 柯2，刘慧泽2（1.长江水利委员会长江科学院，湖北 武汉 430010；2.中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院，湖北 武汉 430074）摘 要：传统的SVM 模型采用同一映射形式的单核模式对叠加的空间特征和光谱特征进行处理，往往无法得到理想的结果，为了解决该问题，提出了一种基于扩展的形态学剖面（EMP ）与混合核SVM 的高光谱遥感影像分类方法。
该方法首先通过EMP 有效提取空间信息，再采用不同的核函数处理空间信息与光谱信息，最终完成混合核SVM 的高光谱影像分类。
对多种组合形式的单核以及多核SVM 模型进行了对比分析，结果表明，该方法具有较高的适应性，对于高光谱遥感影像的分类精度较高。
关键词： 高光谱影像分类；形态学；SVM ；混合核中图分类号：P237 文献标志码：B文章编号：1672-4623（2021）11-0014-05收稿日期：2020-08-11。
项目来源：国家重点研发计划资助项目（2017YFC1502604）。
（*为通信作者）doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2021.11.004高光谱数据具有维数高、冗余信息巨大等特点，在真实训练样本信息不足的情况下，易出现大量Hughes 现象，这将极大影响地物探测和识别的精度[1]。
支持向量机（SVM ）自提出起就受到了广泛的关注。
利用SVM 空间构建的核函数，合理地避开了高维空间计算的复杂性，在线性可分的情况下能有效求解对应高维空间的决策问题。
将这种单核SVM 应用于数据量庞大的高光谱遥感影像分类、识别中，效果非常显 著[2-3]。
2002年Smits G F[4]等在单核SVM 的基础上提出了一种混合核SVM 的高光谱影像分类方法，主要通过构建与组合不同的核函数来完成SVM 的空间映射；相较于单核SVM ，混合核能取得更好的分类效果；随后一些研究者陆续发展了不同形式的混合核SVM ，并取得了良好的效果[5-8]。
基于深度融合网络学习的多源遥感图像分类
基于深度融合网络学习的多源遥感图像分类基于深度融合网络学习的多源遥感图像分类随着遥感技术的不断发展和进步，获取到的遥感图像越来越多，数据量也越来越庞大。
同时，随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，将深度学习引入遥感图像分类中，成为一种热门的研究方向。
多源遥感图像分类涉及到多种传感器在地面上获取的数据进行分类划分和识别。
为了更准确地进行多源遥感图像分类，研究者提出了基于深度融合网络学习的方法。
深度融合网络学习是一种利用不同模态数据进行海量特征学习和特征融合的方法。
对于多源遥感图像分类来说，可以利用这种方法融合多个传感器获取的图像数据，进而实现更好的分类效果。
传统的遥感图像分类方法通常只使用单一传感器的图像数据，无法全面准确地反映地面的实际情况。
而将多个传感器获取的图像数据进行深度融合，可以获取到更全面、更准确的特征信息。
因此，基于深度融合网络学习的方法成为提高多源遥感图像分类性能的一种有效方式。
在基于深度融合网络学习的多源遥感图像分类中，首先需要选择合适的深度学习网络模型。
通常使用的网络模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
这些网络模型在计算机视觉领域得到了广泛应用，具备良好的特征学习和表达能力。
在多源遥感图像分类中，可以根据具体的任务需求选择适合的深度学习网络模型。
接着，在基于深度融合网络学习的多源遥感图像分类中，需要进行特征融合。
特征融合是将来自不同传感器的图像数据进行处理，将其信息融合到一起，得到共享表示，从而实现更准确的分类效果。
通常有两种特征融合的方式，一种是特征级融合，另一种是决策级融合。
特征级融合是将来自不同传感器的图像数据进行特征提取，然后将提取的特征进行拼接或求和等处理，得到融合后的特征表示。
决策级融合是将来自不同传感器的图像数据进行单独分类，然后将分类结果进行融合，得到最终的分类结果。
最后，在基于深度融合网络学习的多源遥感图像分类中，需要进行模型训练和评估。
基于深度学习的遥感图像分类和处理技术研究
基于深度学习的遥感图像分类和处理技术研究遥感图像分类和处理技术近年来得到了快速发展，主要是由于深度学习技术的广泛应用。
深度学习是一种基于人工神经网络的人工智能技术，可以对大量数据进行自动化处理和分析。
在遥感图像的分类和处理方面，深度学习可以应用在目标检测、图像识别和目标跟踪上，具有很大的潜力。
遥感图像是指通过卫星或其他遥控技术采集到的地球表面的图像。
遥感图像分类是通过对不同类别的地物进行特征提取、分类和识别，以实现对遥感图像的自动化分析与处理。
目前常用的遥感图像分类方法主要包括常规监督分类、非监督分类、半监督分类、混合分类等。
在深度学习的应用中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种十分有效的图像分类算法。
卷积神经网络可以通过多层卷积和池化层的组合，在各种图像识别和分类问题上取得非常好的表现。
在遥感图像分类方面，CNN可以通过训练样本的多层卷积和池化层，提取不同尺度的不同特征，识别和分类不同的地物和景象。
在运用CNN进行遥感图像分类时，可以根据不同的特征抽取和分类算法，进行精细化处理和调整。
在遥感图像处理方面，深度学习技术可以应用在多种问题中，比如遥感图像的去噪、超分辨率重构、光学影像配准、多源数据融合等等。
其中，在遥感图像的去噪方面，深度学习技术可以通过构建深度卷积神经网络模型，对含有噪声的遥感图像进行复原和重建。
通过训练不同类型的卫星遥感图像，可以使模型更好地完成遥感图像去噪的任务。
在遥感图像超分辨率重构方面，深度学习技术可以利用卷积神经网络和循环神经网络等方法，将低分辨率的遥感图像升级到高分辨率，提高原始遥感图像的细节和清晰度。
在遥感图像的光学影像配准方面，深度学习技术可以利用卷积神经网络和循环神经网络等技术，根据不同光学波段间的特征，进行遥感图像的多光谱融合和配准。
在遥感图像的多源数据融合方面，深度学习技术可以通过卷积神经网络等方法，将多源遥感数据整合到一个模型中，提取出多源数据中的特定信息，从而更加准确地进行遥感图像的分类和处理。
基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类
(1) (2)
3
3.1
(3)
实验与讨论
Iris 数 据集 实 验 比 较
Iris 数据集一共有 Setosa、 Versicolor 和 Virginica 共 3 个类
式(1)~式(3)中 q，， c 等参数都是实常数。在实际运用中， 通 常要根据问题的具体情况选择合适的核函数以及相应的参数。
别。采用传统的 SOM 模型产生 3 个聚类中心和每个数据的 类别标 识，统 计分类 结果如 表 1 所示 。然后 用本文 提出的 得到分类结果如表 HKSOM 模型进行分类， 混合参数 取 0.2， 2 所示。
3882009302计算机工程与设计computerengineeringanddesign人工智能0引言人工神经网络1的研究起源于2o世纪4o?代是人类对自身大脑神经网络在一定认识基础上仿造其结构功能实现的网络由于其非线性自适应性等特性在模式分类2中得到了广泛的应用
388
2009,30 (2)
计算机工程与设计 计算机工程与设计 Computer ComputerEngineering Engineeringand andDesign Design
1 SOM 算法简介
SOM 神经网络 [3] 是由 T. Kohonen 于 1981 年首次提出的， 由输入层和竞争层组成，输入层和竞争层各神经元之间双向 连接， 它能将任意输入模式在竞争层映射成二维离散图形， 并 保持结构不变。其基本原理是： 对于每一个输入， 只有部分权 值需要调整， 调整的目标是使权值矢量更接近或更偏离矢量。 在自组织网络开始进行学习以前，需要对所有的权系数随机
(1. School of Information Engineering, Southern Yangtze University, Wuxi 214122, China; 2. School of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013, China)
基于混合核函数BDK的支持向量机遥感图像分类
基于混合核函数BDK的支持向量机遥感图像分类古丽娜孜・艾力木江;孙铁利;乎西旦;冯雪花【期刊名称】《西北师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(052)003【摘要】以支持向量机关键部分核数的有效选定作为探究目标，从核函数选取规则着手，将遥感数据领域知识嵌入到核函数构造问题中，结合遥感数据本身特征提出一种能同时兼顾到样本亮度差异性和角度差异性的混合核函数选取方法，通过支持向量机传统核函数分类效果进行对比分析，表明混合核方法的有效性。
%The technology of remote sensing image classification , selection of classification rules and the selection of kernel function affect the classification accuracy among the samples . The key part of the support vector machine(SVM ) kernel function is effectively selection as exploration target rules from the selection of kernel function . The remote sensing data knowledge embedded in the kernel function structureproblems ,combined with the feature of remote sensing data itself can put forward a kind of both samples to the brightness difference and angle difference of the mixed kernel function selection method . The kernel function of SVM and traditional SVM classification effect are analyzed to show the effectiveness of mixed kernel methods .【总页数】8页(P49-56)【作者】古丽娜孜・艾力木江;孙铁利;乎西旦;冯雪花【作者单位】伊犁师范学院电子与信息工程学院，新疆伊宁 835000; 东北师范大学地理科学学院，吉林长春 130024;东北师范大学计算机科学与信息技术学院，吉林长春 130117;伊犁师范学院电子与信息工程学院，新疆伊宁 835000;伊犁师范学院电子与信息工程学院，新疆伊宁 835000【正文语种】中文【中图分类】TP391.1【相关文献】1.基于Grey-Sigmoid核函数支持向量机高光谱遥感图像分类方法研究 [J], 王颢霖;郭伟;师越;乔红波2.基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类 [J], 尹汪宏;李朝峰;张俊本;王正友3.基于支持向量机的遥感图像分类研究综述 [J], 王振武;孙佳骏;于忠义;卜异亚4.基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类 [J], 业巧林;许等平;张冬5.基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类 [J], 业巧林;许等平;张冬;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
改进的波段选择混合核函数遥感图像分类算法
改进的波段选择混合核函数遥感图像分类算法徐倩;何建农【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(029)007【摘要】针对遥感图像多波段不易成像、其图像信息冗余不适合图像分类以及传统LMBP算法迭代次数多且分类不够精确的问题,改进了OIF指数和可分性距离公式,分组并选出遥感图像最佳波段组合,并运用改进的LMBP混合核函数算法进行分类.仿真实验表明,改进算法对各波段信息分析更加全面客观,波段选择更加优化;与传统算法相比,网络训练迭代次数有明显减少,分类精度及Kappa系数分别提高了5％和6.625％,遥感图像分类更有效.%As the multi-band of remote sensing image is not easy to imaging, ila redundancy image information is not suitable for image classification, what's more, ihe traditional LMBP algorithm has. large iteration number and classification imprecise problems. This paper improved the formula of the OIF index number and separability distance, separated to chose the best band combination, and then used the LMBP algorithm refinement of hybrid kernel function to classify. The simulation results show that the improved method can analyze information of the bands more comprehensive and objective, comparing with the traditional algorithm,the network training iterations are significantly reduced,the classification accuracy and Kappa coefficient can be increased by 5% and 6. 625% , the classification of remote sensing image more effectively.【总页数】4页(P2790-2792,2795)【作者】徐倩;何建农【作者单位】福州大学数学与计算机科学学院,福州350002;福州大学数学与计算机科学学院,福州350002【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类 [J], 尹汪宏;李朝峰;张俊本;王正友2.基于混合核函数BDK的支持向量机遥感图像分类 [J], 古丽娜孜・艾力木江;孙铁利;乎西旦;冯雪花3.基于混合核函数的PSO-SVM分类算法 [J], 刘春卫;罗健旭4.选剔同步的高光谱遥感图像波段选择算法 [J], 周忠磊;李雪玉;李庆华;杜军5.改进的基于深度学习的遥感图像分类算法 [J], 王鑫;李可;徐明君;宁晨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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2009,30 (2)
计算机工程与设计 计算机工程与设计 Computer ComputerEngineering Engineeringand andDesign Design
人工智能
基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类
尹汪宏 1， 李朝峰 1， 张俊本 1， 王正友 2
(1. 江南大学 信息工程学院，江苏 无锡 214122；2. 江西财经大学 信息管理学院，江西 南昌 330013)
Hybrid-kernel SOM neural network and its application in remote-sensing image data classification
YIN Wang-hong1, LI Chao-feng1, ZHANG Jun-ben1, WANG Zheng-you2
0
引
言
需要教师信号指导的神经网络，它通过对输入信号的竞争学 习而将样本划为不同的类别， 但其分类效果常很难令人满意。 为此， 本文提出了基于混合核函数的 SOM 网络模型， 实验表 明， 该方法远远优与传统的 SOM 神经网络。
人工神经网络 [1] 的研究起源于 2O 世纪 4O 年代， 是人类 对自身大脑神经网络在一定认识基础上仿造其结构功能实现 的网络， 由于其非线性、 自适应性等特性， 在模式分类[2]中得到 了广泛的应用。 近年来， 随着神经网络广泛应用于图像处理， 许多学者提出应用 BP 网络、 径向基函数神经网络和小波神经 网络等对遥感图像进行监督分类， 分类精度得到了很大提高。 但是， 它们的分类精度同样依赖于网络训练样本的选取， 而有 时标记的样本很难得到， BP 神经网络还存在网络训练速度慢、 不易收敛等缺点， 这在一定程度上限制了神经网络在图像处 理方面的发展。SOM(self organizing maps) 神经网络是一种不
HKSOM 分类结果
Virginica 0 3 45 Accuracy (%) 100.00 94.00 90.00 94.67 Mean Accuracy (%)
Abstract：Self organizing maps (SOM) is widely used as a unsupervised learning network, passing the competition study toward the importation signal, it classifies the sample as different category, but its classification result often can hardly give satisfaction. An Hybridkernel improved method for self-organizing map (SOM) neural network is presented and a camparison with traditional SOM neural network is made. Iris data and wine data classification experiments show that new method may efficiently enhance the classification accuracy for SOM neural network. Then the classification experiment is finished to landsat remote-sensing image data in certain place. The experimental result indicates that the classification result of SOM network based on Hybrid-kernel function has a more obvious exaltation, comparing with traditional SOM network, the SOM network based on polynomial-kernel function and SOM network based on RBFkernel function. Key words：hybrid-kernel; self-organizing map; neural network; pattern classification; self-organizing neural network
(1. School of Information Engineering, Southern Yangtze University, Wuxi 214122, China; 2. School of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013, China)
=1 2
2
2.1
基于混合核函数的 SOM (HKSOM) 网络
核函数方法原理
核函数 [5] 方法是用非线性变换中 (x) 将 n 维矢量空间中
(j = 1,
2,…,m)， 其中
2
的随机矢量 X 映射到高维特征空间 Y： x→ (x)∈Y。 在高维特征空间 Y 中设计的线性学习算法， 若其中各坐 标分量问的相互作用仅限于内积， 则不需要知道非线性变换 (x) 的具体形式， 只要用满足 Mercer 条件的核函数替换线性算 法中的内积， 就能得到原输人空间中对应的非线性算法。 常用的满足 Mercer 条件的核函数有多项式、 高斯函数 ( 径 向基函数 )、双曲正切函数等 [5]。核函数方法是一项将标准的 线性方法推广为非线性方法的强有力的技术，对实际应用具 有极大的意义， 因此成为近年的一个研究热点， 除支撑矢量机 外又有若干基于核函数方法的算法被提出来并获得了应用 [6]。 目前研究最多的核函数主要有 3 类： (1) 多项式核函数 K(x， y) = [(xT*y)+1]q (2) 径向基核函数 (RBF) K(x， y) = exp ( ‖ x y ‖ 2/ 2) (3)Sigmoid 函数 K(x， y) = tan(v(x *y)+c)
1 SOM 算法简介
SOM 神经网络 [3] 是由 T. Kohonen 于 1981 年首次提出的， 由输入层和竞争层组成，输入层和竞争层各神经元之间双向 连接， 它能将任意输入模式在竞争层映射成二维离散图形， 并 保持结构不变。其基本原理是： 对于每一个输入， 只有部分权 值需要调整， 调整的目标是使权值矢量更接近或更偏离矢量。 在自组织网络开始进行学习以前，需要对所有的权系数随机
T 1
= = , 2
2 , +
+ , ‖ ‖2/
2
令
1
, =
2
* +1 ， 2 , = exp , ， 0,1 。
， , =
, +1
选择 dj 最小的节点作为获胜节点。 (4) 更新权值。 对输入层神经元与竞争层神经元之间的权 矢量进行调整， 即 +1 = + 式中： wij(t) ——当前的连接权值， wij(t+1) ——下一时刻的连接 hj(t) 是获胜神经元的邻域函数 权值， (t) 为当前时刻的学习率， ( 取 Gauss 邻域函数 )。 (5) 如果学习率 (t)下降为 0 或迭代达到指定的最大次数， 训练结束； 否则， 转 (2)。
表1
Class Setosa Versicolor Virginica Setosa 50 0 0
2.2
混合核函数
核函数的类型有许多，归结起来，核函数有两种主要类
型， 即： 局部性核函数和全局性核函数。 RBF 函数就是一个典 型的局部性核函数，局部性核函数仅仅在测试点附近小领域 类对数据点有影响。而多项式核函数则是一个典型的全局性 核函数，全局性核函数允许远离测试输入的数据点对核函数 的值也有影响 。 因为局部性核函数学习能力强、 泛化性能较 弱， 而全局性核函数泛化性能强、 学习能力较弱， 因此考虑把 这两类核函数混合起来。如下的命题 [8] 说明了如何从简单的 核函数构造复杂的混合核函数， 即混合核函数仍然满足 Mercer 定理对核函数的要求。 f (x) 是 X 上的实值函 设 K1， K2 是在 X× X 上的核， X R，
尹汪宏，李朝峰，张俊本，等：基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类
赋初值。当输入矢量输入到自组织神经网络后，网络利用随 机选取的权值进行运算，并找到获胜的神经元。通过侧反馈 的作用， 这个获胜神经元临近的小区域将被激励， 区域内的各 连接权朝着更有利于它们竞争的方向调整。对输入模式的反 复学习， 可使连接权矢量空间分布密度与输入模式的概率分布 趋于一致， 即连接权空间分布可反映输入模式的统计特征 [4]。
n [7]
传统的 SOM 分类结果
Virginica 0 14 48 Accuracy (%) 100.00 72.00 96.00 89.33 Mean Accuracy(%)
Versicolor 0 36 2
表2
Class Setosa Versicolor Virginica Setosa 50 0 0
收稿日期：2008-01-14 E-mail：yinwanghong@ 基金项目：国家自然科学基金项目 (60665001)。 作者简介：尹汪宏 (1976－)，男，安徽宿松人，硕士研究生，研究方向为人工智能与模式识别； 李朝峰 (1972－)，男，安徽巢湖人，博士后，副 教授，研究方向为人工智能与模式识别； 张俊本 (1978－)，男，安徽巢湖人，硕士研究生，研究方向为人工智能与模式识别； 王正友 (1972－)， 男，湖南宁乡人，博士后，教授，研究方向为信息融合与数据挖掘。
(1) (2)