融合MF-DWPSO-BP神经网络的遥感影像作物分类方法

doi:10.19754/j.nyyjs.20260130002

农业与技术 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (1): 6-10.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20260130002

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融合MF-DWPSO-BP神经网络的遥感影像作物分类方法

胡夏胡永森段文胜李雨润

1.河南科技学院植物保护与环境学院，新乡453003； 2.中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室，北京100101

出版日期:2026-01-30 发布日期:2026-01-30
作者简介:胡夏(1987-)，女，硕士，工程师。研究方向：农业遥感、植物保护与资源利用：通信作者胡永森（1990-)，男，硕士，工程师。研究方向：农业遥感。
基金资助:
自然资源部部省合作项目（项目编号：2024 ZRBSHZ098)

Online:2026-01-30 Published:2026-01-30

摘要/Abstract

摘要： 针对传统遥感影像作物分类中特征单一、模型易陷局部最优、收敛慢及泛化弱的问题，提出融合多雏度特征(Muli-dimension Feature,MF)与动态权值变异粒子群优化(Dynamic Weight Particle Swarm Optimization, DWPSO)的误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络方法。构建“光谱-纹理”特征体系，提取作物归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)等光谱特征，结合灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence max,GLCM)提取的能量、熵等纹理特征；设计动态权值变异粒子群算法优化BP神经网络参数；基于优化的 BP神经网络开展分类，并经小斑块去除后处理提升实用性。以Landsat--8(30m)和Sentine-2(10m)农业影像实验，对比传统BP、固定权值PSO-BP等算法。结果显示：MF-DWPSO-BP在Landsat-8上总体精度(OA) 93.0%、Kappa系数0.91，较固定权值PS0-BP分别提升6.8%和8%；Sentinel--2上0A92.0%、Kappa0.90;收敛速度较传统BP减少50%选代次数。该方法可提升光谱相似作物区分精度，为农业监测提供支撑。

中图分类号:

. 融合MF-DWPSO-BP神经网络的遥感影像作物分类方法[J]. 农业与技术, 2026, 46(1): 6-10.

参考文献

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