人工神經網絡在高分影像防沙帶識別中的應用

作者：尼加提·穆合塔爾,周迪,余潔,朱琳

摘要：基于高分一號(GF-1)遙感影像,利用人工神經網絡方法對新疆和田洛浦縣沙漠邊緣村莊周圍的防沙帶進行識別,并與目視解譯的防沙帶結果進行對比,驗證識別精度。將人工神經網絡方法的識別結果與傳統的最大似然法進行對比分析,并利用圖像識別領域中的準確率、召回率和F值3個指標對兩種方法進行精度評價。結果表明,人工神經網絡方法識別防沙帶的準確率為79%、召回率為83%、F值為81%,最大似然法的準確率為74%、召回率為82%、F值為78%,人工神經網絡方法的3個評價指標均高于最大似然法。

發文機構：首都師范大學資源環境與旅游學院 首都師范大學城市環境過程與數字模擬國家重點實驗室培育基地 首都師范大學地球空間信息科學與技術國際化示范學院 首都師范大學三維信息獲取與應用教育部重點實驗室 首都師范大學資源環境與地理信息系統北京市重點實驗室

關鍵詞：人工神經網絡方法GF-1號最大似然法防沙帶artificial neural network methodGF-1maximum likelihood methodanti-desertification belt

分類號： P237[天文地球—攝影測量與遙感]