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遥感影像分类是遥感数据分析中的关键步骤，它涉及到对卫星或航空图像的像素进行识别，以确定地表特征如建筑、植被、水体和土壤等。在这个过程中，神经网络是一种常用的分类算法，因其在复杂数据模式识别上的高效性而备受青睐。在MATLAB环境中，我们可以利用其强大的科学计算能力和丰富的工具箱来实现遥感影像的神经网络分类。 MATLAB不仅支持创建和训练神经网络，还提供了一系列与遥感影像处理相关的函数，如图像预处理、特征提取和分类后处理等。在提供的文件列表中，`prepare_samples.m`可能是一个用于预处理遥感影像和构建输入样本的脚本。这个阶段通常包括图像校正、辐射校正、大气校正以及图像裁剪等步骤，以确保输入到神经网络的数据质量。 `classify.m`可能是神经网络分类的核心代码，它包含了网络结构定义、训练参数设置、模型训练和测试等功能。神经网络模型通常由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法优化权重，以最小化预测类别与实际类别之间的误差。对于遥感影像，输出层的节点数量应与地物类别数相对应。 `LC08_L1TP_123039_20171030_20171109_01_T1_B2toB7_clip.tfw`和`LC08_L1TP_123039_20171030_20171109_01_T1_B2toB7_clip.tif`是 Landsat 8 的多光谱影像文件，包含了从蓝光到近红外等多个波段的数据，这些数据可以作为神经网络的输入特征。TFW 文件是地理配准文件，记录了图像的坐标系统和比例尺信息，用于将图像定位到地球上。 此外，`built_up.txt`、`vegetation.txt`、`water.txt`、`soil.txt`这些文本文件可能包含了人工标注的训练样本，分别对应建筑、植被、水体和土壤等地物类别的像素坐标。在训练神经网络时，这些标注数据会用于指导模型学习各个地物的特征，并通过交叉验证评估模型性能。 这个项目利用MATLAB的神经网络功能进行遥感影像分类，通过预处理脚本准备输入数据，然后使用分类脚本训练模型，并基于Landsat 8的多光谱影像和人工标注的样本进行学习。完成训练后，模型可以对新的遥感影像进行自动分类，从而提高地物识别的效率和准确性。