基于RBF神经网络的高光谱遥感影像降维及分类.pdf

本文主要探讨了基于RBF神经网络的高光谱遥感影像降维及分类方法。高光谱遥感影像数据由于其大量的波段和丰富的信息，成为了遥感领域的重要研究对象。然而，这些数据的高维度特性也带来了处理上的挑战，如数据量大、计算复杂度高以及可能受到Hughes现象的影响。 为了应对这些挑战，研究者通常采用特征提取和特征选择来降低数据维度。其中，线性判别分析（LDA）是一种常用的监督线性特征提取方法。LDA旨在找到能够最大化类间距离同时最小化类内距离的投影方向，从而实现降维，同时保持类别的区分能力。在高光谱遥感影像处理中，LDA可以有效减少数据的复杂性，但可能无法捕捉到非线性的信息。 为了解决线性方法的局限性，研究者采用了径向基函数（RBF）神经网络进行分类处理。RBF神经网络以其强大的非线性映射能力而闻名，尤其适合处理非线性问题。在高光谱遥感影像的分类中，RBF神经网络通过构建一个中心分布在输入空间的径向基函数作为隐层单元的激活函数，可以有效地捕捉到数据的非线性模式。 实验结果显示，结合LDA降维和RBF神经网络分类的方法能够达到70%以上的分类精度，证明了这种方法的有效性和可行性。这种方法不仅能够保留数据中的有价值信息，还能够提高分类的准确性，对于高光谱遥感影像的应用具有重要意义。 关键词：径向基函数、线性判别分析、高光谱遥感、神经网络、分类 高光谱遥感技术的不断发展推动了遥感信息处理技术的进步。RBF神经网络与LDA的结合应用，为高光谱遥感影像的分析提供了新的思路。未来的研究可能会进一步探索更高效的降维方法和深度学习模型，以提高遥感影像的分类性能，为资源监测、环境评估、灾害预警等应用提供更精准的数据支持。