摘要
遥感影像分类是遥感技术应用的核心内容之一，而BP神经网络作为一种经典的机器学习算法，在遥感影像分类领域展现出巨大潜力。
本文首先概述了遥感影像分类和BP神经网络的基本概念，并回顾了BP神经网络在遥感影像分类中的发展历程。
其次，详细阐述了BP神经网络构建、训练和优化的关键技术，包括网络结构设计、特征选择与提取、激活函数选择、学习率调整以及模型验证等方面。
在此基础上，重点分析了BP神经网络在不同类型遥感影像分类中的应用现状，如多光谱影像、高光谱影像和SAR影像等，并总结了不同应用场景下的优势和局限性。
最后，展望了BP神经网络与其他深度学习方法结合、面向对象分类以及多源数据融合等未来发展方向，为基于BP神经网络的遥感影像分类研究提供参考。
关键词：遥感影像分类；BP神经网络；深度学习；特征提取；精度评价
1.1研究背景与意义
遥感技术作为一种非接触式、远距离探测技术，在获取地球表面信息方面具有重要作用。
遥感影像分类作为遥感技术应用的核心内容之一，旨在根据影像的光谱、纹理、空间等特征，将影像中的像元或目标划分为不同的类别，从而获取地表覆盖信息，为资源调查、环境监测、城市规划等提供基础数据支撑。
1.2遥感影像分类概述
遥感影像分类方法主要分为监督分类和非监督分类两大类。
监督分类需要预先确定分类体系，并选择一定数量的样本进行训练，构建分类模型，然后利用该模型对未知样本进行分类。
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