一种基于概率神经网络的城市用地高分辨率影像信息提取方法

编号 zgly0001502253

文献类型 期刊论文

文献题名 一种基于概率神经网络的城市用地高分辨率影像信息提取方法

作者 程鹏  岳彩荣  江东  黄耀欢  刘洋洋 

作者单位 西南林业大学林学院  中国科学院地理科学与资源研究所 

母体文献 林业调查规划 

年卷期 2016年02期

年份 2016 

分类号 P237 

关键词 概率神经网络  多尺度分割  高分辨率影像  城市用地  信息提取  精度评价 

文摘内容 以国产高分辨率遥感影像为主要数据源,在建立城市用地类型体系的基础上,构建了一套结合面向对象的多尺度分割方法和概率神经网络模型优势的城市用地信息提取方法。对唐山市路南区实例验证表明,本研究提出的城市用地信息提取方法和分类结果能够有效地提取包括城市裸地、建筑用地、水体、绿地、道路等城市用地类型,总体分类精度达86%,kappa系数达0.78。