- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
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工业通用技术及设备论文_基于BP神经网络的无人
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摘要：文章目录 0 引言 1 无人机遥感影像土地类型识别方法设计 1.1 设置土地类型识别标准 1.2 获取无人机遥感影像 1.3 无人机遥感影像处理 1.3.1 影像校正 1.3.2 噪声处理 1.3.3 影像增强 1.4 利用
文章目录
0 引言
1 无人机遥感影像土地类型识别方法设计
1.1 设置土地类型识别标准
1.2 获取无人机遥感影像
1.3 无人机遥感影像处理
1.3.1 影像校正
1.3.2 噪声处理
1.3.3 影像增强
1.4 利用神经网络算法提取遥感影像特征
1.5 实现无人机遥感影像土地类型识别
2 实证分析
2.1 研究地区自然地理状况
2.2 配置土地类型识别方法运行环境
2.3 准备无人机遥感影像数据
2.4 设置土地类型识别精度指标
2.5 实验过程与结果分析
3 结束语
文章摘要: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%。
文章关键词:
作者单位:
论文DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.03.041
论文分类号:TP751;TP183
文章来源：《影像研究与医学应用》 网址: http://www.yxyjyyxyy.cn/qikandaodu/2022/0405/2033.html