顾及阴影检测的BP神经网络高光谱影像分类

肖斌; 徐勇; 何宏昌; 张洁; 苗林林; 刘兵

首页> 中文期刊> 《无线电工程》 >顾及阴影检测的BP神经网络高光谱影像分类

顾及阴影检测的BP神经网络高光谱影像分类

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

针对高光谱影像中地物阴影对高光谱影像分类的影响,以桂林市为研究区域,利用珠海一号高光谱影像数据,提出一种顾及阴影检测的BP神经网络分类方法.结合研究区的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)值、归一化水指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)值与DEM高程数据,通过决策树提取阴影区域.构建回归模型,利用函数拟合将阴影区域拟合至明亮区域,通过BP神经网络进行分类.结果表明,基于顾及阴影检测的BP神经网络分类能有效区分水体与阴影,总体精度达98.08％,Kappa系数0.968,较直接分类结果提高了0.78％,Kappa系数提高了0.013.所提方法能有效提高存在大量阴影的高光谱影像的分类效果.

著录项

来源
《无线电工程》 |2021年第12期|1442-1448|共7页
作者
肖斌; 徐勇; 何宏昌; 张洁; 苗林林; 刘兵;
展开▼
作者单位

桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林 541006;

桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林 541006;

桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林 541006;

桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林 541006;

桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林 541006;

桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林 541006;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
高光谱影像; 阴影检测; 阴影去除; BP神经网络; 分类;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于KMNF和BP神经网络的高光谱遥感影像分类 [J] . 林娜 ,杨武年 ,王斌 . 计算机工程与设计 . 2013,第008期
2. 顾及水域的QuickBird影像阴影检测方法研究 [J] . 谢亚坤 ,张珩 ,冯德俊 . 测绘工程 . 2018,第011期
3. 一种顾及空间关系的遥感影像阴影检测算法 [J] . 韩雪松 ,江刚武 ,张一 . 测绘科学技术学报 . 2017,第002期
4. 利用深度特征融合进行高光谱遥感影像分类 [J] . 韩彦岭 ,刘业锟 ,杨树瑚 . 遥感信息 . 2021,第002期
5. 基于WOA和DPR的高光谱遥感影像分类算法 [J] . 谢福鼎 ,张莹 . 徐州工程学院学报（自然科学版） . 2021,第001期
6. 高光谱影像分类面临的若干问题及解决途径 [C] . 杨哲海 ,李之歆 ,王琼 . 第二十七届海洋测绘综合性学术研讨会 . 2015
7. 基于生成模型和深度网络的高光谱影像分类 [A] . 张景森 . 2020

顾及阴影检测的BP神经网络高光谱影像分类

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅