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J-GLOBAL ID：201702253010103698   整理番号：17A1592125

BPニューラルネットワークに基づくリモートセンシング画像の綿花認識法【JST・京大機械翻訳】

Cotton recognition method for remote sensing image based on BP neural network

著者 (4件)： Fan Yingying (新疆大学 軟件学院,新疆 烏魯木斉,830008) ,  Qian Yurong (新疆大学 軟件学院,新疆 烏魯木斉,830008) ,  Yang Liu (新疆大学 軟件学院,新疆 烏魯木斉,830008) ,  Huang Zhen (新疆大学 軟件学院,新疆 烏魯木斉,830008)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 5  ページ： 1356-1360  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リモートセンシング画像におけるワタ認識の精度を改善するために,逆伝播(BP)ニューラルネットワークアルゴリズムに基づくワタ認識法を提案した。正規化植生指数(NDVI),差分植生指標(DVI),比植生指数(RVI),赤外バンド輝度(B3),および近赤外バンド輝度(B4)を含む単一指数GF-1とLadsat8のリモートセンシングデータを用いて,特性指数を得た。野外のGPSデータに従って訓練サンプルを選択し,異なる特徴の組合せによりBPニューラルネットワークを訓練した。実験結果は,この方法の精度が98.32%に達し,最大尤度法と最小距離法と比較して,それぞれ8.27%と5.53%増加することを示した。実験結果は,提案した方法が効果的にワタの認識精度を改善して,認識プロセスを単純化することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *正規化植生指数 ,  簡素化 ,  最尤法 ,  輝度
準シソーラス用語： 認識精度 ,  リモートセンシングデータ ,  植生指標 ,  *リモートセンシング画像 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： remote sensing image ,  cotton recognition ,  BP neural network ,  vegetation index ,  GF-1

分類 (2件)： 切削一般  (QC02010V) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： BPニューラルネットワーク ,  リモートセンシング画像 ,  綿花