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《基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像城市擴(kuò)展方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、第２３卷第３期載人航天Ｖｏｌ．２３Ｎｏ．３２０１７年６月ＭａｎｎｅｄＳｐａｃｅｆｌｉｇｈｔＪｕｎ．２０１７基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像城市擴(kuò)展方法研究韓潔，李盛陽(yáng)，張濤（中國(guó)科學(xué)院空間應(yīng)用工程與技術(shù)中心太空應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京１０００９４）摘要：在已有的遙感影像變化檢測(cè)方法基礎(chǔ)之上，引入并提出利用深度學(xué)習(xí)中的深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)高分辨率遙感影像進(jìn)行分類及城市擴(kuò)展變化檢測(cè)分析。通過(guò)與傳統(tǒng)方法的對(duì)比，深度學(xué)習(xí)的總體精度和Ｋａｐｐａ系數(shù)最高。深度學(xué)習(xí)的生產(chǎn)者精度最高，誤判率比較低，最適用于城市建成區(qū)變化趨勢(shì)的研究。通過(guò)計(jì)算圖像的信息熵對(duì)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，大大縮短了深度學(xué)習(xí)的時(shí)間
2、，相同實(shí)驗(yàn)條件下每幅影像訓(xùn)練時(shí)間可縮短１２?５２５ｓ，提高了分類效率，對(duì)于城市擴(kuò)展應(yīng)用研究具有較大的貢獻(xiàn)。最后應(yīng)用改進(jìn)的深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)北京市三期遙感影像進(jìn)行分類及變化檢測(cè)，并分析了北京市的城市擴(kuò)展趨勢(shì)及特征。為城市規(guī)劃、土地利用保護(hù)提供技術(shù)參考及借鑒。關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；深度信念網(wǎng)絡(luò)；遙感影像；變化檢測(cè)；信息熵中圖分類號(hào)：ＴＰ７０１文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ文章編號(hào)：１６７４?５８２５（２０１７）０３?０４１４?０５ＲｅｓｅａｒｃｈoｎＵｒｂａｎＥｘｐａｎｓｉoｎＭｅｔｈoｄＢａｓｅｄoｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇoｆＲｅｍoｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅＨＡＮＪｉｅ，ＬＩＳｈｅｎ
3、ｇｙａｎｇ，ＺＨＡＮＧＴａｏ（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｐａｃｅＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｅｎｔｅｒｆｏｒＳｐａｃｅＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｉｍａ
4、ｇｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｕｎｓｕ?ｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｔｈｏｓｅｔｒａｄｉｔｉｏｎ?ａｌｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌａｃｃｕｒａｃｙａｎｄＫａｐｐａｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｅｒｅｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔａｎｄｔｈｅｐｒｏｄｕｃｅｒ’ｓａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｗａｓａｌｓｏｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｗａｓｓｕｉｔａ
5、ｂｌｅｆｏｒｔｈｅｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｕｒｂａｎｂｕｉｌｔ?ｕｐａｒｅａ．Ｉｔｗａｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｏｆｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｗａｓｓｉｍｉｌａｒｔｏｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｈｉｄｄｅｎｌａｙｅｒｍｏｄｅｓｏｆｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｔｃｏｕｌｄｓｈｏｒｔｅｎｔｈｅｔｉｍｅｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｂｙａｂｏｕｔ１２．５２５ｓａｎｄｍａｋｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｐ?ｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ，ｔｈｅｍ
6、ｏｄｉｆｉｅｄｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙａｎｄｄｅｔｅｃｔｔｈｅｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｒｅｅｓｔａｇｅｓｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｏｆＢｅｉｊｉｎｇ．ＴｈｅｔｒｅｎｄｓａｎｄｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｕｒｂａｎｅｘｐａｎｓｉｏｎｏｆＢｅｉｊｉｎｇｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ｗｈｉｃｈｍａｙｓｅｒｖｅａｓａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｃｉｔｙｐｌａｎｎｉｎｇ，ｌａｎｄｕｓａｇｅａｎｄｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗoｒｄｓ：ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ；ｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋ；ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａ
7、ｇｅｓ；ｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｉｎｆｏｒｍａ?ｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙ間信息時(shí)代的機(jī)遇，遙感、信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)挖掘技１引言術(shù)為監(jiān)測(cè)管理不斷變化、不斷發(fā)展的城市動(dòng)態(tài)體自上世紀(jì)９０年代以來(lái)，中國(guó)的城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)系，提供了關(guān)鍵的技術(shù)支持。加速了城市的空間擴(kuò)展。為了有效地對(duì)城市進(jìn)行遙感變化檢測(cè)是根據(jù)同一地區(qū)不同時(shí)期獲取動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、做好規(guī)劃和管理、預(yù)測(cè)它的發(fā)展，傳統(tǒng)的遙感影像定量地分析地表的變化特征以及信息［１］［２］方法已經(jīng)不能滿足客觀需要。面對(duì)２１世紀(jì)空的技術(shù)，已經(jīng)成為當(dāng)前遙感圖像處理與分析的收稿日期：２０１６?０９?２９；修回日期：２０１７?０４?１７基金項(xiàng)目：中國(guó)
8、科學(xué)院空間
