【技术实现步骤摘要】
神经网络的遥感图像识别算法
本专利技术涉及图像识别算法，具体涉及神经网络的遥感图像识别算法。
技术介绍
遥感图像上的光谱值是混合光谱，受多种因素的影响，存在“同谱异物”和“同物异谱”现象，使得传统的仅依靠光谱特性进行图像识别的方法精度不高。基于神经网络的图像识别方法为这一问题的解决提供了可能。神经网络是基于模仿人体大脑的结构和功能，对各种感觉所提供的信息进行筛选与分析理解的一种信息处理系统。因为神经网络适合于解决实际问题所以其应用领域在不断扩大，它不仅可以广泛应用于工程、科学和数学领域，也可广泛应用于医学、商业、金融和文学等领域，并且可以解决过去许多计算量很大的复杂工业问题。式识别技术是随着现代科学技术的发展，特别是计算机技术的发展而形成的一种模拟人的各种识别能力和方法的技术。模式识别理论与神经网络理论是相互渗透、相互映射的。目前，以视觉神经系统为中心的神经网络理论的研究正取得迅猛的发展，这一领域所取得的些许进步，都会给模式识别系统带来新的希望。所以，人们普遍认为，神经网络在模式识别中的成功应用是神经网络应用最成功的一个方面。遥感图像识别在遥感图像应用领域的发展是当今该领域的研究热点，尤其是基于神经网络技术的遥感图像识别。
技术实现思路
本专利技术利用神经网络遥感图像进行识别，提供一种神经网络的遥感图像识别算法。本专利技术通过下述技术方案实现：神经网络的遥感图像识别算法，S1、构造训练样本，并构成训练所需要的输入向量和目标矢量；选定要识别的目标，在识别之前要对图片进行预处理...
【技术保护点】
1.神经网络的遥感图像识别算法，其特征在于，/nS1、构造训练样本，并构成训练所需要的输入向量和目标矢量；选定要识别的目标，在识别之前要对图片进行预处理，使图像在成为神经网络输入向量时具有统一的形式；预处理的基本方法是：截取图像像素值为1的最大矩形区域，然后将二值图像反色处理，以这样得到的图像像素的数值0、1构成神经网络的输入向量；/nS2、构造神经网络，根据训练样本形成的输入矢量和目标矢量，对神经网络进行训练；/nS3、对测试图像进行识别：识别结果可以以矩阵数组的形式输出，或以图像文件的格式输出。/n
【技术特征摘要】
1.神经网络的遥感图像识别算法，其特征在于，
S1、构造训练样本，并构成训练所需要的输入向量和目标矢量；选定要识别的目标，在识别之前要对图片进行预处理，使图像在成为神经网络输入向量时具有统一的形式；预处理的基本方法是：截取图像像素值为1的最大矩形区域，然后将二值图像反色处理，以这样得到的图像像素的数值0、1构成神经网络的输入向量；
S2、构造神经网络，根据训练样本形成的输入矢量...
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