曹兆偉，林寧，徐文斌，盧文虎，張孝龍

（1.上海海洋大學(xué)，上?！?01306；2.國(guó)家海洋信息中心，天津　300171；3.鎮(zhèn)江市氣象局，江蘇　鎮(zhèn)江　212003）

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的東嶼島遙感影像分類(lèi)

曹兆偉1，林寧2，徐文斌2，盧文虎2，張孝龍3

（1.上海海洋大學(xué)，上海201306；2.國(guó)家海洋信息中心，天津300171；3.鎮(zhèn)江市氣象局，江蘇鎮(zhèn)江212003）

精準(zhǔn)高效的海島遙感影像分類(lèi)是充分利用海島基礎(chǔ)資料的有效手段，也是全面掌握海島基本情況及變化情況、保障海島保護(hù)和開(kāi)發(fā)利用有序進(jìn)行、實(shí)現(xiàn)全國(guó)海島動(dòng)態(tài)監(jiān)管的重要技術(shù)措施。以2008年海南省東嶼島航空遙感影像為數(shù)據(jù)源，借助ENVI遙感圖像處理軟件選取訓(xùn)練樣本集，通過(guò)MATLAB仿真軟件構(gòu)建“3-8-5”的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)東嶼島遙感影像的分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)總精度為87.85%，Kappa系數(shù)為0.84，與最小距離法分類(lèi)相比，分別提高5.53個(gè)百分點(diǎn)和0.07。實(shí)驗(yàn)證明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法是一種行之有效且精確度更高的分類(lèi)方法。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；影像分類(lèi)；海島；東嶼島

海島作為我國(guó)沿海第二經(jīng)濟(jì)帶，是壯大海洋經(jīng)濟(jì)、拓展發(fā)展空間的重要依托，也是保護(hù)海洋環(huán)境、維護(hù)生態(tài)平衡的重要平臺(tái)，更是捍衛(wèi)國(guó)家權(quán)益保障國(guó)防安全的戰(zhàn)略前沿（吳姍姍等，2013），因此對(duì)海島及其周邊海域進(jìn)行監(jiān)視監(jiān)測(cè)是一項(xiàng)必不可少的基礎(chǔ)性工作。但由于海島地理位置遠(yuǎn)離大陸，交通不便，登島困難，而利用遙感技術(shù)則可克服上述不利，因此成為海島監(jiān)視監(jiān)測(cè)的主要手段之一。

遙感技術(shù)是20世紀(jì)60年代初興起的一門(mén)綜合性探測(cè)技術(shù)，遙感影像分類(lèi)是遙感信息提取的重要手段，發(fā)展分類(lèi)方法提高分類(lèi)效率和精度更是遙感應(yīng)用研究的熱點(diǎn)（賈坤等，2011）。在目前的遙感圖像分類(lèi)應(yīng)用中，用的最多的是傳統(tǒng)的模式識(shí)別分類(lèi)方法：諸如最小距離法，最大似然法等監(jiān)督分類(lèi)法。其分類(lèi)的結(jié)果由于遙感圖像本身的空間分辨率以及“同物異譜”，“同譜異物”現(xiàn)象的存在，而往往出現(xiàn)比較多的錯(cuò)分、漏分情況，導(dǎo)致了分類(lèi)精度不高（段新成，2008），而在處理遙感影像分類(lèi)過(guò)程中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地適應(yīng)紋理豐富，含混度高的遙感影像，通過(guò)隱含層節(jié)點(diǎn)設(shè)置，能夠較好地解決分類(lèi)過(guò)程中“同質(zhì)異譜”與“同譜異質(zhì)”問(wèn)題（可華明等，2010），且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法相比其他統(tǒng)計(jì)分類(lèi)算法具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，更容易結(jié)合遙感、影像的紋理、光譜、坡度、坡向等信息對(duì)地物類(lèi)別信息進(jìn)行提?。ㄊY捷峰，2011），所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感影像分類(lèi)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

鑒于此，本文利用2008年5月東嶼島航空遙感圖像作為數(shù)據(jù)源，在Matlab 7.0和ENVI 5.0等軟件平臺(tái)支持下，嘗試用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)東嶼島進(jìn)行影像分類(lèi)，旨在增加對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知，提高應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水平，并為海島智能化遙感影像分類(lèi)研究和海島資源調(diào)查等提供技術(shù)參考。

1　研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)說(shuō)明

東嶼島位于博鰲港萬(wàn)泉河出?？冢`屬海南瓊海市博鰲鎮(zhèn)，面積1.8 km2。該島地形獨(dú)特，從空中俯瞰就像一只緩緩游向南海的“巨鰲”。傳說(shuō)昔日觀音大士在此降鰲，鰲之原身化為美麗的東嶼島。東嶼島四周河水環(huán)繞，是一個(gè)水中有島、島中有水、波光錯(cuò)落、景色秀麗的島嶼。島上有廣闊的高爾夫球場(chǎng)，超五星級(jí)的索菲特大酒店，亞洲論壇博物館11個(gè)區(qū)，以及按五行八卦原理建造的好運(yùn)臺(tái)，是“博鰲亞洲論壇”永久會(huì)址所在地。

本次研究使用的數(shù)據(jù)為兩景相鄰航空?qǐng)D像鑲嵌而成，其獲取時(shí)間為2008年5月9日，地理坐標(biāo)為19.13°N-19.15°N，110.56°E-110.58°E，其包括紅、綠、藍(lán)3個(gè)基本波段。為研究簡(jiǎn)便將其空間分辨率重采樣為2 m，經(jīng)過(guò)裁剪掩膜后，圖像大小為801×902個(gè)像素的tiff格式文件（圖1）。影像質(zhì)量良好，有少量云影，較清楚反映了該島自然現(xiàn)狀和開(kāi)發(fā)利用情況。

2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

圖1　東嶼島航空遙感影像

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)ANN）是對(duì)生理學(xué)上的真實(shí)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，以及若干基本特征的某種理論抽象、簡(jiǎn)化和模擬而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種網(wǎng)絡(luò)模型，但目前應(yīng)用最廣，基本思想最直觀，最容易被理解，到現(xiàn)在為止在遙感影像分類(lèi)中應(yīng)用最多的是多層前饋網(wǎng)絡(luò)及誤差反向傳播的學(xué)習(xí)算法（Error Back Propagation），簡(jiǎn)稱(chēng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（賈永紅等，2001）。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基本思想是把學(xué)習(xí)過(guò)程分成信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程。首先輸入層單元接受來(lái)自外界的輸入信息，然后經(jīng)過(guò)隱含層單元處理后，最后傳遞給輸出層單元并產(chǎn)生一個(gè)輸出模式，完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播過(guò)程，這個(gè)過(guò)程是逐層狀態(tài)的更新。當(dāng)實(shí)際輸出模式與期望輸出模式不符時(shí)，進(jìn)入誤差反向傳播階段，網(wǎng)絡(luò)沿連接通路將誤差值逐層傳送，并按誤差梯度下降的方式對(duì)各層結(jié)點(diǎn)間的連接權(quán)值進(jìn)行修正調(diào)整。通過(guò)周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)輸出誤差減少到可以接受的程度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)一般包括輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定，隱含層層數(shù)的確定。

2.1輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定需根據(jù)實(shí)際情況具體考慮。本實(shí)驗(yàn)中輸入的數(shù)據(jù)為航空影像，有3個(gè)波段，因此輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)分類(lèi)地物的類(lèi)型數(shù)目確定。本實(shí)驗(yàn)中，根據(jù)人工目視解譯和東嶼島地理特征將遙感影像簡(jiǎn)要分為草地、建筑物、林地、水體、沙地（高爾夫球場(chǎng)的白沙子）5大類(lèi)別，由于道路用地斑塊面積小，本研究不將其作為分類(lèi)類(lèi)型，因此輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5個(gè)。

2.2隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定

關(guān)于隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定目前仍沒(méi)有一個(gè)確切的數(shù)學(xué)公式來(lái)求解，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)往往需要多次試驗(yàn)才能確定（李源泰，2010）。隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)太少，網(wǎng)絡(luò)不能得到充分地訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)間短，訓(xùn)練精度不高；隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)太多，則容錯(cuò)性差，導(dǎo)致計(jì)算量增加。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的初始值可先由公式N=（A×B+0.5A×（B2+B）-1）/（A+B）（毛建旭等，2001）來(lái)確定，其中A為分類(lèi)數(shù)量，B為特征向量維數(shù)。初始值選好后通過(guò)不斷增加或減少神經(jīng)元個(gè)數(shù)來(lái)確定最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型，本研究經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)確定隱含層使用8個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)。

2.3隱含層層數(shù)的確定

BP網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)重要的結(jié)論：對(duì)于任何在閉區(qū)間內(nèi)的一個(gè)連續(xù)函數(shù)，都可以用具有一個(gè)隱含層的BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近，因而一個(gè)3層BP網(wǎng)絡(luò)可以完成任意的n維到m維的映射（飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心，2003）。所以本研究中取單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2　3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感影像分類(lèi)的實(shí)現(xiàn)

本實(shí)驗(yàn)以MATLAB為平臺(tái)編程實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感影像的自動(dòng)分類(lèi)。MATLAB是用于算法開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語(yǔ)言和交互式環(huán)境的數(shù)學(xué)軟件，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是應(yīng)用最為廣泛的軟件包之一（李燕，2012）。分類(lèi)實(shí)現(xiàn)主要步驟包括：訓(xùn)練樣本的選取，網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建、訓(xùn)練和仿真，影像自動(dòng)分類(lèi)和結(jié)果輸出。

3.1訓(xùn)練樣本的選取

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練至關(guān)重要的一步是訓(xùn)練樣本的選取，它直接關(guān)系到最后影像分類(lèi)的精度，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感影像分類(lèi)應(yīng)用中的重要研究?jī)?nèi)容。訓(xùn)練樣本的選取既要保證樣本的典型性和代表性，又要保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練能得到收斂。本實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練樣本的選取采用非像元去除法（都業(yè)軍，2008）。該方法通過(guò)剔除感興趣區(qū)域周?chē)姆菢颖鞠裨?，在輸入網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前再處理所有波段值為0的像元從而獲得大量純凈的訓(xùn)練樣本。

在ENVI平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練樣本選取，利用ENVI的ROI TOOLS選取東嶼島范圍內(nèi)各個(gè)地類(lèi)特征最為明顯的區(qū)域，將每類(lèi)ROI區(qū)域分別裁剪出來(lái)作為訓(xùn)練樣本（圖3）。由于選取的ROI區(qū)域不一定是矩形，但輸入到MATLAB的數(shù)據(jù)必須是矩形，必須要對(duì)非樣本區(qū)域用0值掩膜，又因?yàn)?值像元會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練造成影響，所以用非像元去除法去掉0值掩膜的像元。

圖3　東嶼島訓(xùn)練樣本

3.2網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建、訓(xùn)練和仿真

本實(shí)驗(yàn)利用MATLAB的ANN工具箱中newff函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱含層的傳遞函數(shù)采用tansig，輸出層的傳遞函數(shù)采用purelin，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)采用trainlm。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建好后將訓(xùn)練樣本輸入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，但樣本圖像數(shù)據(jù)不能直接輸入到網(wǎng)絡(luò)中，需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行降維、歸一化等預(yù)處理工作。在MATLAB中可以采用imread函數(shù)將彩色圖像可以分解成RGB 3個(gè)灰度向量。

將降維后的圖像變?yōu)殡p精度一維向量形式，并歸一化到 [-1，1]之間，此過(guò)程采用im2double和reshape函數(shù)實(shí)現(xiàn)。將其余訓(xùn)練樣本進(jìn)行同樣的數(shù)據(jù)預(yù)處理后組合成3行n列的輸入矩陣，其過(guò)程如圖4所示：

圖4 圖像降維過(guò)程

本實(shí)驗(yàn)將東嶼島影像分為5類(lèi)地物，目標(biāo)矩陣則為5行n列的單位矩陣，每一行對(duì)應(yīng)一類(lèi)地物，其形式為：

T=[10000%草地

01000%建筑物

00100%林地

00010%水體

00001]%沙地

輸入矩陣和目標(biāo)矩陣確定后即可進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，其過(guò)程如圖5所示。

圖5 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的在于求出能滿(mǎn)足目標(biāo)要求的權(quán)矩陣，通過(guò)該權(quán)矩陣實(shí)現(xiàn)原影像的智能分類(lèi)。在MATLAB中采用train函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，代碼為：net=train（net，P，T），其中P，T分別為輸入矩陣和目標(biāo)矩陣。此外，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前相關(guān)配置參數(shù)如下：

net.trainParam.show=10；

%每訓(xùn)練10次顯示一次

net.trainParam.epochs=200；

%最大訓(xùn)練次數(shù)為200

net.trainParam.lr=0.02；

%網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率0.02

net.trainParam.mc=0.85；

%動(dòng)量因子為0.85

net.trainParam.goal=0.045；

%期望誤差為0.045

其中學(xué)習(xí)速率是決定每一次循環(huán)訓(xùn)練中所產(chǎn)生的權(quán)值變化量，學(xué)習(xí)速率不能設(shè)置過(guò)大，否則會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，也不能設(shè)置過(guò)小，會(huì)增加訓(xùn)練時(shí)間。通常在0.01-0.1值中選擇，本文根據(jù)訓(xùn)練情況學(xué)習(xí)速率選擇0.02值。

引入動(dòng)量因子是為了增加網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性防止振蕩，其值一般在0-1之間，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)本文中動(dòng)量因子參數(shù)為0.85值。

期望誤差的選取同樣根據(jù)實(shí)際情況，期望誤差如果設(shè)置過(guò)大，網(wǎng)絡(luò)往往得不到充分訓(xùn)練，影響分類(lèi)的精度，如果設(shè)置過(guò)小，網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢。本實(shí)驗(yàn)選取幾個(gè)不同的期望誤差進(jìn)行訓(xùn)練對(duì)比，最后確定期望誤差值為0.045。

經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置后，本實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂情況如圖6所示。

圖6　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂情況

圖6橫坐標(biāo)為訓(xùn)練次數(shù)，縱坐標(biāo)為誤差值，黑色直線(xiàn)為期望誤差，從圖中可以看出網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練50次誤差值為0.048，逐漸收斂，達(dá)到了訓(xùn)練的要求。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，將待分類(lèi)的影像同樣經(jīng)過(guò)降維、歸一化等預(yù)處理工作后輸入到網(wǎng)絡(luò)中用sim函數(shù)進(jìn)行仿真，代碼為：Y=sim（net，X），其中net為訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，X為待分類(lèi)的影像，Y為輸出數(shù)據(jù)。

3.3影像自動(dòng)分類(lèi)和結(jié)果輸出

仿真結(jié)束后，Y輸出數(shù)據(jù)是一個(gè)5行801×902列矩陣，即每一列向量對(duì)應(yīng)一個(gè)仿真的像元，其中最大值所在行數(shù)即為該類(lèi)別數(shù)，將類(lèi)別數(shù)組成的行向量轉(zhuǎn)化成原影像同樣大小的矩陣就可以以圖片格式輸出，輸出數(shù)據(jù)是只有5個(gè)灰度值的柵格圖（圖7）。

圖7　東嶼島仿真柵格圖

輸出的灰度圖用ENVI提供的決策樹(shù)分類(lèi)算法為其配色可以得到直觀性強(qiáng)的分類(lèi)圖，結(jié)果如圖8。

圖8　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)結(jié)果圖

4　分類(lèi)精度比較

精度評(píng)價(jià)是圖像分類(lèi)后的一項(xiàng)重要工作。通過(guò)精度分析，分類(lèi)者能夠確定分類(lèi)模式的有效性，改進(jìn)分類(lèi)模式，提高分類(lèi)精度；使用者能夠根據(jù)分類(lèi)結(jié)果的精度，正確、有效的獲取分類(lèi)結(jié)果中的信息。

ENVI提供了包括分類(lèi)結(jié)果疊加、混淆矩陣和ROC曲線(xiàn)等方法。比較兩幅圖像中地類(lèi)的一致性是精度評(píng)價(jià)最好方法，一般情況下，只能通過(guò)采樣的方法對(duì)地類(lèi)像元的一致性進(jìn)行檢查，因?yàn)椴豢赡軐?duì)所有的像元進(jìn)行檢查。通過(guò)抽取一定數(shù)量的像元，也是可以反映整體圖像的分類(lèi)質(zhì)量的。本實(shí)驗(yàn)采用混淆矩陣中的地表真實(shí)感興趣區(qū)驗(yàn)證方法評(píng)價(jià)遙感影像分類(lèi)精度。驗(yàn)證樣本可以通過(guò)野外實(shí)地調(diào)查，也可以在高分辨率圖像上，通過(guò)目釋解譯獲取各個(gè)分類(lèi)的地表真實(shí)感興趣區(qū)（鄧書(shū)斌，2010）。鑒于研究區(qū)航空影像源數(shù)據(jù)空間分辨率為1 m，結(jié)合東嶼島的文字圖片資料，在影像上選取7 578個(gè)像元作為驗(yàn)證樣本，連同5 033個(gè)訓(xùn)練樣本每類(lèi)具體數(shù)量如表1。因影像上少量云影，為了對(duì)分類(lèi)結(jié)果和其他方法進(jìn)行有效的精度分析，驗(yàn)證樣本選取有把握的區(qū)域（圖9）。

圖9　東嶼島驗(yàn)證樣本

表1　訓(xùn)練樣本數(shù)和驗(yàn)證樣本數(shù)統(tǒng)計(jì)表

本實(shí)驗(yàn)利用傳統(tǒng)監(jiān)督分類(lèi)的分類(lèi)方法與基于人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在分類(lèi)精度上進(jìn)行驗(yàn)證比較。在ENVI中分別實(shí)施最小距離分類(lèi)和最大似然分類(lèi)，為保證對(duì)比的客觀性，最小距離分類(lèi)法和最大似然分類(lèi)法使用與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)法相同的訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本，最小距離分類(lèi)和最大似然分類(lèi)結(jié)果分別如圖10、11所示。

圖10　最小距離分類(lèi)結(jié)果圖

圖11　最大似然分類(lèi)結(jié)果圖

將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最小距離和最大似然3種方法的分類(lèi)結(jié)果圖分別與驗(yàn)證樣本進(jìn)行混淆矩陣計(jì)算，混淆矩陣是通過(guò)將每個(gè)實(shí)測(cè)像元的位置和分類(lèi)與分類(lèi)圖像中的相應(yīng)位置和分類(lèi)相比較計(jì)算的，對(duì)角線(xiàn)的數(shù)值為正確被分類(lèi)的像元數(shù)，而非對(duì)角線(xiàn)的數(shù)值為被錯(cuò)誤分類(lèi)的像元數(shù)。表2、表3和表4分別為最小距離、最大似然和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)的混淆矩陣（行為實(shí)際的地物類(lèi)別，列為分類(lèi)的地物類(lèi)別）。

表2是采用最小距離法分類(lèi)的混淆矩陣，這種分類(lèi)方法的總精度為82.32%，Kappa系數(shù)為0.76。其中水體抽樣樣本為2 012個(gè)像元，有1 554個(gè)像元被正確分類(lèi)，458個(gè)像元?jiǎng)t被混分類(lèi)為林地，分類(lèi)精度為77.24%，同樣草地、林地、建筑物和沙地（高爾夫球場(chǎng)的白沙子）分類(lèi)精度分別是89.29%、92.63%、100.00%、0.00%。從數(shù)據(jù)可以看出只有林地的識(shí)別精度較高，而建筑物和沙地（高爾夫球場(chǎng)的白沙子）則錯(cuò)誤分類(lèi)嚴(yán)重，491個(gè)沙地的抽樣樣本像元全部錯(cuò)分類(lèi)為建筑物，主要原因在于兩者的光譜具有很大的相似性。由此看來(lái)，最小距離法對(duì)于東嶼島航空影像的分類(lèi)結(jié)果不能令人不滿(mǎn)意。

表2　最小距離分類(lèi)混淆矩陣

表3　最大似然分類(lèi)混淆矩陣

表4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)混淆矩陣

表3是采用最大似然分類(lèi)的混淆矩陣，除林地、建筑物與其他地物存在不同程度的混分，其余地物分類(lèi)精度均比較好，特別是對(duì)草地、水體的識(shí)別精度很高。分類(lèi)總精度和Kappa系數(shù)較最小距離法均有了一定的提高，分別為87.37%和0.83。

運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)東嶼島影像進(jìn)行分類(lèi)的混淆矩陣如表4，從表中可以看出分類(lèi)質(zhì)量良好，分類(lèi)總精度為87.85%，Kappa系數(shù)為0.84。草地和水體分類(lèi)效果較好，而建筑物和其他地類(lèi)的混淆現(xiàn)象仍然存在，除建筑物和沙地（高爾夫球場(chǎng)的白沙子）光譜特性相似原因外，這兩類(lèi)地物在東嶼島的面積較小，不太容易選取合適的訓(xùn)練樣本。

從3種分類(lèi)方法的混淆矩陣對(duì)比可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在總精度和Kappa系數(shù)上均要優(yōu)于傳統(tǒng)監(jiān)督分類(lèi)的方法。對(duì)于建筑物和沙地這兩類(lèi)地物，由于兩者光譜特征相似，最小距離分類(lèi)法無(wú)法將其分類(lèi)。此外，原影像上有少量云影，通過(guò)目釋可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)監(jiān)督分類(lèi)的方法錯(cuò)將云影分類(lèi)為建筑物，最大似然分類(lèi)法表現(xiàn)尤為明顯，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)除厚云層外，基本能正確分類(lèi)。這均依賴(lài)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法的優(yōu)越性，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過(guò)對(duì)樣本的學(xué)習(xí)，不斷訓(xùn)練來(lái)對(duì)結(jié)果進(jìn)行無(wú)限逼近，而傳統(tǒng)的分類(lèi)方法則是假定概率分布的一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，因此從分類(lèi)效果對(duì)比，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)要優(yōu)于最小距離分類(lèi)。

5　結(jié)論與展望

本文在對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究的基礎(chǔ)上，以東嶼島航空影像為數(shù)據(jù)源，在MATLAB軟件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)對(duì)該海島影像的分類(lèi)，并將分類(lèi)結(jié)果和最小距離分類(lèi)的結(jié)果進(jìn)行比較。比較結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)結(jié)果要優(yōu)于最小距離分類(lèi)結(jié)果，該算法提高了東嶼島航空影像分類(lèi)的總精度。本實(shí)驗(yàn)說(shuō)明對(duì)于海島航空影像而言BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)更為行之有效，可為海島航空影像數(shù)據(jù)的深入分析提供一種應(yīng)用途徑（徐文斌等，2013）。

就海島航空影像分類(lèi)而言，如能有確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目的有效方法，或選擇更合理的訓(xùn)練樣本，分類(lèi)精度可能會(huì)進(jìn)一步提高，因此在實(shí)際應(yīng)用中有待于進(jìn)一步改進(jìn)該算法。遙感影像的智能分類(lèi)算法和基于流程自動(dòng)化的影像智能分類(lèi)處理平臺(tái)應(yīng)是海島影像解譯工作今后的發(fā)展方向，通過(guò)大規(guī)模的智能高效分類(lèi)，為管理決策部門(mén)動(dòng)態(tài)掌握海島基本情況和變化趨勢(shì)提供技術(shù)支撐，進(jìn)而促進(jìn)海島保護(hù)和開(kāi)發(fā)利用活動(dòng)有序進(jìn)行。

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（本文編輯：袁澤軼）

Classification of the remotely sensed image for the Dongyu Island based on back-propagation neural network

CAO Zhao-wei1,LIN Ning2,XU Wen-bin2,LU Wen-hu2,ZHANG Xiao-long3
（1.Shanghai Ocean University,Shanghai201306,China;2.National Marine Data and Information Service,Tianjin 300171,China; 3.Zhenjiang Meteorological Service,Zhenjiang 212003,China）

It is necessary to classify island remote sensing images efficiently and accurately for making full use of the island basic data,grasping the basic situation and changes of islands,ensuring the island protection and exploitation in an orderly manner and achieving the effective dynamic regulation of all the islands.In this paper,the aerial remote sensing image of the Dongyu Island of Hainan province in 2008 was used to build the"3-8-5"three-layer BP neural network classification model by MATLAB software and training samples were selected by ENVI software.The model was applied to obtain the classification of the remotely sensed image for the Dongyu Island.The results show that this BP neural network classification method provides a more effective classification technology for the island remotely sensed image and improves the accuracy of classification.The overall accuracy of the BP classification is 87.85%,and the Kappa coefficient is 0.84.It means the total classification accuracy is increased by 5.53 percentage and the Kappa coefficient is increased by 0.07 compared with those from the Minimum Distance method.

back-propagation neural network;classification of remotely sensed images;island;Dongyu Island

TP75

A

1001-6932（2016）05-0587-07

10.11840/j.issn.1001-6392.2016.05.013

2015-08-03；

2015-11-02

曹兆偉（1987-），男，碩士研究生，主要從事數(shù)字圖像處理研究。電子郵箱：caozhaowei@live.com。