【摘 要】
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提出一种不需要设定阈值的BP-ANN的分布式水体识别方法。利用水体样本的基本光谱信息，结合NDVI（归一化植被指数）、MNDWI（归一化差异水体指数）等特征对反向传播（back propagation，BP）
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学网络中心,新疆大学资源与环境科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41261090);新疆研究生科研创新基金项目(XJGRI2014033)
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提出一种不需要设定阈值的BP-ANN的分布式水体识别方法。利用水体样本的基本光谱信息，结合NDVI（归一化植被指数）、MNDWI（归一化差异水体指数）等特征对反向传播（back propagation，BP）神经网络进行训练；设计基于GNDWI和谱间关系的样本自动选择算法，通过实验选取合适的特征组；构建基于MapReduce的分布式BP神经网络水体识别模型。实验结果表明，该模型具有稳定的可扩展性，在保证识别精度的同时，提高水体遥感提取的速度和自动化程度。
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