人工神经网络在高分影像防沙带识别中的应用

• 作者: 尼加提·穆合塔尔 周迪 余洁 朱琳
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络方法 GF-1号 最大似然法 防沙带
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 技术热点研究
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2021.01.004

摘要

基于高分一号(GF-1)遥感影像,利用人工神经网络方法对新疆和田洛浦县沙漠边缘村庄周围的防沙带进行识别,并与目视解译的防沙带结果进行对比,验证识别精度.将人工神经网络方法的识别结果与传统的最大似然法进行对比分析,并利用图像识别领域中的准确率、召回率和F值3个指标对两种方法进行精度评价.结果表明,人工神经网络方法识别防沙带的准确率为79％、召回率为83％、F值为81％,最大似然法的准确率为74％、召回率为82％、F值为78％,人工神经网络方法的3个评价指标均高于最大似然法.