基于BP神经网络的多特征融合变化检测方法

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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。
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