首页|BP神经网络在重建多光谱遥感影像波段中的应用

BP神经网络在重建多光谱遥感影像波段中的应用

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
多光谱遥感影像波段之间存在着一定的相关性,发现并找出各波段之间的相关关系,并利用这种关系还原多光谱遥感影像损失的任意部分波段信息,对于深层次的影像信息提取具有重要作用.论文以Landsat TM遥感数据为例,随机选取多光谱遥感影像中六个波段任意同一位置部分影像作为神经网络的训练数据,剩余波段对应位置的数据作为神经网络的标签数据,通过BP神经网络去训练进行重建损失部分的波段研究.结果表明:1)对于重建任意影像波段的损失部分均取得相当好的效果;2)增加训练的数据量,同时适当地加深BP神经网络的深度层数,网络结构性能会变得更好,能提升重建图像质量;3)通过BP神经网络训练出的模型具有很好的稳定性,其原多光谱遥感影像波段和经BP神经网络训练出的模型所重建的波段之间的相关系数总体约可达0.99,PSNR值总体约为37.44,SSIM值总体约为0.97,MSSIM值总体约为0.97.研究表明,该BP神经网络结构及其模型在重建多光谱遥感影像波段方面具有一定的应用价值.
Application of BP Neural Network in Reconstruction of Multi-spectral Remote Sensing Image Band

欧建荣、熊孝天、钱朗、张金区

展开 >

华南师范大学 广州 510631

BP神经网络 遥感 波段 重建图像 质量评估

国家自然科学基金国家自然科学基金

6127324861075033

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.030

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(10)
  • 12