基于BP神经网络的无人机遥感影像土地类型识别研究

作者：张桂莲; 王苏春^*

来源：自动化与仪器仪表, 2022, (03): 41-45.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.03.041

• 神经网络
• 无人机
• 遥感影像
• 土地类型
• 土地识别

针对传统土地类型识别方法存在的识别精度和成功率低的问题，提出了基于BP神经网络的无人机遥感影像土地类型识别。首先，以国土空间规划土地类型划分标准为依据，设置土地类型识别标准；然后，利用无人机及成像设备获取土地无人机遥感影像，并对获取的土地遥感影像通过校正和增强，完成土地遥感影像预处理。最后，利用BP神经网络算法构建土地无人机遥感影像识别模型，将训练土地遥感影像数据集作为该模型的输入值，完成土地遥感影像数据特征，并将提取的特征进行匹配，实现了土地类型的识别。通过实证分析证明：设计识别方法的Kappa系数和成功率分别提高了0.049和7.35%。