clear all;读入样本10即遥感图像的背景I=imread10jpg;将样本图像降维处理R=I1;G=I2;B=I3;灰度值归一化R=im2doubleR;G=im2doubleG;B=im2doubleB;M N=sizeR;R=reshapeR1 MN;G=reshapeG1 MN;B=reshapeB1 MN;初始化输入矢量P和输出矢量TP=;T=;P=R;G;B;T=0;0;0;m

这段代码是一个基于前向神经网络的遥感图像分类和预测的实现。

首先，代码读入了10个样本图像，其中包括一个背景图像和9个不同类别的图像（0-9），并对每个图像进行了降维处理和灰度值归一化。

然后，代码创建了一个前向神经网络，并设置了训练参数。接着，对BP网络进行了训练，使用了样本图像的输入矢量P和输出矢量T进行训练。

接下来，代码给出了两个选项，分别是对2000年和2003年的崇明东滩遥感影像进行分类。对于选定的年份，代码读入待分类的遥感图像，并将其降维处理和灰度值归一化。然后，对BP网络进行仿真，得到分类结果，并将结果显示出来。接着，代码计算了各类地物的面积，并提供了两种可选的图表显示方式，包括饼状图和柱状图。

最后，代码给出了一个选项，用于对2005年的遥感图像进行预测。首先，代码读入了2000年和2003年的遥感图像数据，并对其进行降维处理和灰度值归一化。然后，代码创建了一个前向神经网络，并对其进行训练。最后，使用训练好的网络对2005年的遥感图像进行预测，并将预测结果显示出来。

总体来说，这段代码实现了基于前向神经网络的遥感图像分类和预测，并提供了一些可选的图表显示方式来分析