基于BP神经网络的多特征融合变化检测方法

• 作者: 张保明 徐俊峰 王庆宝 郝睿
• 来源期刊: 海洋测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 变化检测 多特征融合 BP神经网络 高空间分辨率 多光谱影像
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 79-82
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 3580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3044.2016.01.020

摘要

当前,随着遥感影像空间分辨率的提高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要.针对这一问题,引入BP神经网络,提出了一种多特征融合的遥感影像变化检测方法.在提取影像光谱特征、纹理特征和空间特征的基础上,构建了用于进行二类分类的BP神经网络模型,并在一定数量的样本支持下,有效完成了变化信息的提取.实验表明,文中方法相比于传统的影像代数法和仅使用对象光谱特征的方法,在保持较高正确率的情况下,有效降低了漏检率和虚警率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐俊峰	解放军信息工程大学地理空间信息学院	1	11	1.0	1.0
2	王庆宝	解放军信息工程大学地理空间信息学院	2	11	1.0	2.0
3	张保明	解放军信息工程大学地理空间信息学院	23	300	9.0	17.0