BP神经网络的沙漠化土地信息提取研究

以塔克拉玛干沙漠南缘策勒绿洲为例, 探讨了基于主成分融合的沙漠化信息的提取方法。由landsatETM+的全色波段与多光谱波段有相同成像条件, 影像获取时间一致, 两种不同分辨率的数据可以不经配准而实现高精度融合。首先,对landsatETM+的全色图像与多光谱 图像进行主成分融合处理,再利用 B P神经网络模 型, 以相同的训练样本分别对融合前后的影像进行分类, 在此基础上进行沙漠化信息的提取。结果表明: 主成分变换融合图像的光谱信息保持性 、 信息量以及空间分解力都较高, 且分类精度比landsatETM+多光谱图像有较大提高是监测沙漠化土地变化的有效手段。