基于BP神经网络的多特征融合变化检测方法

发布时间：2017-11-20 05:27

  本文关键词：基于BP神经网络的多特征融合变化检测方法

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【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。
【作者单位】： 61363部队;解放军信息工程大学地理空间信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(41101396,41001262)
【分类号】：P237
【正文快照】： 1引言遥感影像变化检测是遥感数据处理与应用的重要环节[1]。随着航空航天技术和传感器技术的不断突破,人们可以在同一地区获取大量不同时间、不同来源(传感器)、不同分辨率的遥感影像[2]。这些影像记录了地表的变化过程,承载着该地区丰富的变化信息[3],极大的扩展了变化检测，

本文编号：1206261