基于空间自相关BP神经网络的遥感影像亚像元定位  

A Sub-pixel Mapping Algorithm Based on BP Neural Network with Spatial Autocorrelation Function for Remote Sensing Imagery

作　　者：许雄[1] 钟燕飞[1] 张良培[1] 李平湘[1] 

机构地区：[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079

出　　处：《测绘学报》2011年第3期307-311,共5页Acta Geodaetica et Cartographica Sinica

基　　金：国家973计划(2009CB723905);国家863计划(2009AA12Z114);国家自然科学基金(40901213;40930532);教育部博士点新教师基金(200804861058);全国优秀博士学位论文作者专项资金(201052);教育部新世纪优秀人才支持计划(NECT-10-0624);湖北省自然科学基金(2009CDB173);中央高校基本科研业务费专项资金(3103006);模式识别国家重点实验室开放基金;武汉大学博士研究生科研自主基金(20086190201000061);武汉大学博士研究生科研自主基金(20106190201000149)

摘　　要：亚像元定位技术是一种获取地物在混合像元中分布信息的有效方法。提出一种基于空间自相关函数的遥感影像BP神经网络亚像元定位方法,与传统的BP神经网路亚像元定位方法相比,该方法利用空间自相关函数Moran’sI在亚像素级上对定位结果进行约束,其结果更符合空间相关性假设理论。试验结果表明,该方法优于传统BP神经网络亚像元定位方法,具有更高的定位精度。Sub-pixel mapping is an effective method to obtain the distribution of land cover in mixed pixels.A sub-pixel mapping algorithm based on an improved BP neural network with Moran＇s I is proposed,it is a kind of spatial autocorrelation function,to constrain the distribution of sub-pixels to satisfy the concept of spatial dependence better than conventional BP neural network methods.The experimental results indicate that the proposed mapping algorithm outperforms the original BPNN model in terms of both quantitative measurements and visual evaluation.

关 键 词：遥感影像 亚像元定位 BP 自相关 Moran’s I 

分 类 号：P237[天文地球—摄影测量与遥感]