基于BP神经网络的遥感影像棉花识别方法

发布时间：2018-06-02 20:43

  本文选题：遥感影像 + 棉花识别　； 参考：《计算机工程与设计》2017年05期

【摘要】：为提高遥感影像棉花识别的精度,提出一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络算法的棉花识别方法。利用单时相GF-1号和Ladsat8遥感数据,结合归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、红波段亮度值(B3)和近红外波段亮度值(B4)等特征指数,依据野外GPS实测数据选择训练样本,通过不同的特征组合对BP神经网络进行训练。验证结果表明,该识别方法精度达到98.32%,较最大似然法和最小距离法分别提高8.27%和5.53%。实验结果表明,所提方法能够有效地提高棉花识别精度并简化识别过程。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of cotton recognition in remote sensing images, a cotton recognition method based on back-propagation (BPN) neural network algorithm is proposed. Using the single phase GF-1 and Ladsat8 remote sensing data, combined with the normalized vegetation index (NDVI), the difference vegetation index (DVI), the ratio vegetation index (RVI), the red band luminance value (B3) and the near infrared band luminance value (B4), the training samples were selected according to the field GPS data. BP neural network is trained by different feature combinations. The results show that the accuracy of the method is 98.32, which is 8.27% and 5.53% higher than that of the maximum likelihood method and the minimum distance method, respectively. The experimental results show that the proposed method can effectively improve the cotton recognition accuracy and simplify the identification process.
【作者单位】： 新疆大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61562086、61462079、61363083、61262088)
【分类号】：TP183;TP751

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本文编号：1970123