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题名区间二型模糊神经网络遥感图像分割方法
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作者
王春艳
金鹏
桂琪皓
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2024年第5期84-98,共15页
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基金
国家自然科学基金-青年科学基金项目(41801368)
辽宁省教育厅基本科研项目(青年项目)(LJKOZ2021154)
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文摘
针对遥感图像分割领域的模糊性和不确定性问题,提出一种全新的遥感图像分割方法。融合了均值和方差模糊以增强模型鲁棒性,采用合页损失函数简化计算,并引入结合遗传算法和基于约束的优化算法的新优化算法,以提升模型性能和准确度。通过多组不同光谱和空间分辨率的遥感数据进行评估,计算了多个有效性指标,并进行详细比较分析。在高尔夫球场和海港地物类别分类实验中,相比于先进的区间二型模糊神经网络等方法,整体准确率平均提高了17.05%和6.5%。文中方法有效解决了遥感图像分割中的模糊性和不确定性问题,为遥感图像分割领域提供一个新的研究思路。
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关键词
遥感图像分割
模糊性
不确定性
区间二型模糊神经网络
地物类别分类
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Keywords
remote sensing image segmentation
fuzziness
uncertainty
interval type-2 fuzzy neural network
land cover classification
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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