基于BP神经网络的竹林遥感监测研究

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基于BP神经网络的竹林遥感监测研究

施拥军 , 徐小军 , 杜华强 , 周国模 , 金伟 , 周宇峰

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施拥军, 徐小军, 杜华强, 周国模, 金伟, 周宇峰. 基于BP神经网络的竹林遥感监测研究[J]. 浙江农林大学学报, 2008, 25(4): 417-421.

引用本文:

施拥军, 徐小军, 杜华强, 周国模, 金伟, 周宇峰. 基于BP神经网络的竹林遥感监测研究[J]. 浙江农林大学学报, 2008, 25(4): 417-421.

SHI Yong-jun, XU Xiao-jun, DU Hua-qiang, ZHOU Guo-mo, JIN Wei, ZHOU Yu-feng. Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation（BP） neural network[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2008, 25(4): 417-421.

Citation:

SHI Yong-jun, XU Xiao-jun, DU Hua-qiang, ZHOU Guo-mo, JIN Wei, ZHOU Yu-feng. Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation（BP） neural network[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2008, 25(4): 417-421.

基于BP神经网络的竹林遥感监测研究

1.
浙江林学院环境科技学院，浙江临安 311300

通信作者: 周国模

中图分类号: S757.2；S758.4

Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation（BP） neural network

1.
School of Environmental Sciences and Technology，Zhejiang Forestry College，Lin’an 311300，Zhejiang，China

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Corresponding author: ZHOU Guo-mo

摘要: 竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要，高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块，采用BP神经网络（back propagation neural network）对ETM + （enhanced themativ mapper plus）遥感影像提取竹林信息，得到了较高的精度，生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%；同时比较了Levenberg-Marquardt BP算法函数（Trainlm）、自适应学习率BP的梯度递减函数（Traingda）和梯度下降动量BP算法函数（Traingdm）等3种训练函数在分类中的差异。分析表明，Traingda算法函数分类精度最高，而Trainlm算法函数的训练时间最短。图3表3参17
- 森林经理学 /
- BP神经网络 /
- 竹林 /
- 分类 /
- 遥感 /
- ETM+
Abstract: To estimate the carbon content of bamboo forest based on remote sensing，highly accurate data acquisition is necessary to reduce estimation errors. In this study，enhanced thematic mapper plus（ETM+） remote sensing data was used to extract bamboo forest data using a back propagation（BP） neural network. Matlab program language（Version 7.1） was used to compile the classification algorithm with algorithms of three training functions being compared；namely，Traingda-gradient descent backpropagation with adaptive learning rate backpropagation；Trainlm-levenberg-marquardt backpropagation；and Traingdm-gradient descent with momentum backpropagation. Results showed that for bamboo forest the BP neural network had a high classification accuracy with a producer accuracy of 84.0% and a user accuracy of 98.7%. Meanwhile，of the three different training functions Traingda had the highest classification accuracy，whereas Trainlm had the shortest training time. ［Ch，3 fig. 3 tab. 17 ref.］
- forest management /
- back propagation（BP） neural network /
- bamboo forest /
- classification /
- remote sensing /
- enhanced thematic mapper plus （ETM+）

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https://zlxb.zafu.edu.cn/article/id/298

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基于BP神经网络的竹林遥感监测研究

1. 浙江林学院环境科技学院，浙江临安 311300

通信作者: 周国模

刊出日期: 2008-08-20

中图分类号: S757.2；S758.4

关键词:

摘要: 竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要，高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块，采用BP神经网络（back propagation neural network）对ETM + （enhanced themativ mapper plus）遥感影像提取竹林信息，得到了较高的精度，生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%；同时比较了Levenberg-Marquardt BP算法函数（Trainlm）、自适应学习率BP的梯度递减函数（Traingda）和梯度下降动量BP算法函数（Traingdm）等3种训练函数在分类中的差异。分析表明，Traingda算法函数分类精度最高，而Trainlm算法函数的训练时间最短。图3表3参17

English Abstract

施拥军, 徐小军, 杜华强, 周国模, 金伟, 周宇峰. 基于BP神经网络的竹林遥感监测研究[J]. 浙江农林大学学报, 2008, 25(4): 417-421.

引用本文:

施拥军, 徐小军, 杜华强, 周国模, 金伟, 周宇峰. 基于BP神经网络的竹林遥感监测研究[J]. 浙江农林大学学报, 2008, 25(4): 417-421.

SHI Yong-jun, XU Xiao-jun, DU Hua-qiang, ZHOU Guo-mo, JIN Wei, ZHOU Yu-feng. Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation（BP） neural network[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2008, 25(4): 417-421.

Citation:

SHI Yong-jun, XU Xiao-jun, DU Hua-qiang, ZHOU Guo-mo, JIN Wei, ZHOU Yu-feng. Remote sensing image based bamboo forest monitoring with a back propagation（BP） neural network[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2008, 25(4): 417-421.

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