本文探讨了基于BP神经网络的区域下垫面遥感图像解译方法，以上海市太浦河两翼地区为实际应用案例。遥感图像解译是利用计算机分析地物的光谱和空间信息，将其分类的过程。BP神经网络作为多层前馈神经网络，具有强大的非线性映射能力，常用于解决复杂的非线性问题，尤其适用于遥感图像的分类。
遥感图像分类的基本原理包括预处理、训练区选择、特征值提取、分类、结果校验和成果输出等步骤。BP神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层构成，能够实现从输入到输出的非线性映射。在遥感图像解译中，BP网络通过反向传播算法调整权重，提高分类精度，能有效减少传统分类方法的模糊性和不确定性。
在应用案例中，研究区域被划分为水体、房屋、道路、绿地、旱地和农田六大地物类型。BP神经网络被用来确定这些类别的空间分布，并统计各类别的面积。通过对无人机航拍影像的目视解译和训练样本采集，确保了分类的准确性。训练样本的选择应均衡且覆盖所有可能的情况，以防止过度拟合或欠拟合。
本研究利用BP神经网络解译上海市太浦河两翼地区的遥感图像，得到的分类结果为：水体48.85km²、房屋19.98km²、水体60.13km²、农田71.14km²、旱地3.28km²和道路7.13km²，这些数据为水利规划和设计提供了重要的基础信息。该工作得到国家水体污染控制与治理科技重大专项的资助，进一步证实了神经网络技术在水环境管理和遥感图像处理中的实用价值。
总结来说，BP神经网络在遥感图像解译中的应用，不仅提高了分类精度，还简化了解译过程，特别是在处理城市化发展引起的下垫面变化和水环境影响评估中，具有显著优势。这一方法为其他地区的水文、水动力模型预测精度提升提供了参考，也拓展了神经网络在环境保护和资源管理领域的应用范围。
