一种基于多特征及BP神经网络的高分辨率遥感影像道路提取方法

• 作者: 唐权 王威
• 来源期刊: 现代测绘
• 学科: 工学
• 关键词: 道路提取 BP神经网络 多特征
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 科技专栏——人工智能
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|TP751
• 字数: 2527字
• 语种: 中文

摘要

高分辨率遥感影像的道路提取能够广泛应用于自动驾驶及地图导航的研究,现有道路自动提取方法精度较低.随着人工智能技术的发展,人工神经网络算法得到推广,将其应用于高分辨率遥感影像的道路提取也在探索研究之中.提出一种基于图像分割及神经网络的高分辨率遥感影像道路提取方法,以减少大量的人工预处理工作,提高道路识别提取效率.针对传统方法用于复杂影像分析的参数难以确定的问题,首先采用影像分割技术获得影像对象,然后对影像对象进行纹理特征、形状特征、光谱特征的计算,并使用BP神经网络进行训练,形成分类模型.基于得到的分类模型进行道路的自动提取,在仿真实验中获得了较好的精度,识别准确率达到87.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王威		2	0	0.0	0.0
2	唐权		3	9	1.0	3.0