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

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：41

分类号：S731.2;TP393.07;P283.49(绿化建设)

资助基金：国家自然科学基金31260156

在线出版日期：2016-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：10-16