【摘 要】
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针对高光谱影像中地物阴影对高光谱影像分类的影响,以桂林市为研究区域,利用珠海一号高光谱影像数据,提出一种顾及阴影检测的BP神经网络分类方法.结合研究区的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)值、 归一化水指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)值与DEM高程数据,通过决策树提取阴影区域.构建回归模型,利用函数拟合将阴影区域拟合至明亮区域,通过BP神经网络进行分类.结果表明,基于顾及阴影检测的B
【机 构】
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桂林理工大学 测绘地理信息学院, 广西 桂林 541006
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针对高光谱影像中地物阴影对高光谱影像分类的影响,以桂林市为研究区域,利用珠海一号高光谱影像数据,提出一种顾及阴影检测的BP神经网络分类方法.结合研究区的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)值、 归一化水指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)值与DEM高程数据,通过决策树提取阴影区域.构建回归模型,利用函数拟合将阴影区域拟合至明亮区域,通过BP神经网络进行分类.结果表明,基于顾及阴影检测的BP神经网络分类能有效区分水体与阴影,总体精度达98.08％,Kappa系数0.968,较直接分类结果提高了0.78％,Kappa系数提高了0.013.所提方法能有效提高存在大量阴影的高光谱影像的分类效果.
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