基于TM的森林过火区域检测神经元网络方法研究

2004级  史  磊

指导教师：樊  红

摘  要

    本文主要探讨误差反向传播神经网络(BPNN)在TM影像分类中的具体算法和实现过程。以森林火灾前后的TM影像变化区域检测为应用方向，将分类效果与传统的最大似然法进行比较，并对分类过程和结果进行综合分析，结果表明BP是一种较为有效的图像分类器。

在本次分类研究中，十分注重细节问题，如提取高纯度的训练样区包括对波段组合的选取，与其他分类方法的结合等等，把分类作为一个整体中的一部分来考虑，充分考虑分类后网络的利用率，而不是孤立的重视具体的方法模型和研究思路，为分类的精度提供有力的保证。

关键词：遥感；神经网络；误差反向传播(BP)；森林火灾；影像分类