基于BP神经网络的遥感影像棉花识别方法

为提高遥感影像棉花识别的精度,提出一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络算法的棉花识别方 法。利用单时相GF-1号和Ladsat8遥感数据,结合归一化植被指数 (NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、红波段亮度值(B3)和近红外波段亮度值(B4)等特征指数,依据野外GPS实测数据选择训练样本,通过不同的特征组合对BP神经网络进行训练。验证结果表明,该识别方法精度达到98.32%,较最大似然法和最小距离法分别提高8.27%和5.53%。实验结果表明,所提方法能够有效地提高棉花识别精度并简化识别过程。