基于BP神经网络的无人机遥感影像土地类型识别研究

作     者：张桂莲 王苏春 ZHANG Guilian;WANG Suchun

作者机构：内蒙古自治区航空遥感测绘院呼和浩特010010 呼和浩特市国土空间规划院(呼和浩特市测绘地理信息中心)呼和浩特010010 

基　　金：内蒙古自治区2016年基础测绘项目航空、航天影像获取(2200304) 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2022年第3期

页      码：41-45页

摘      要：针对传统土地类型识别方法存在的识别精度和成功率低的问题,提出了基于BP神经网络的无人机遥感影像土地类型识别。首先,以国土空间规划土地类型划分标准为依据,设置土地类型识别标准;然后,利用无人机及成像设备获取土地无人机遥感影像,并对获取的土地遥感影像通过校正和增强,完成土地遥感影像预处理。最后,利用BP神经网络算法构建土地无人机遥感影像识别模型,将训练土地遥感影像数据集作为该模型的输入值,完成土地遥感影像数据特征,并将提取的特征进行匹配,实现了土地类型的识别。通过实证分析证明:设计识别方法的Kappa系数和成功率分别提高了0.049和7.35%。

主 题 词：神经网络 无人机 遥感影像 土地类型 土地识别 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.03.041

馆 藏 号：203109500...