杨柳
- 作品数：4 被引量：41H指数：3
- 供职机构：新疆大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于分布式计算的遥感图像水体识别研究被引量：3
- 2016年
- 为了提高遥感数据的处理速度,解决遥感信息提取中的数据密集与计算密集问题,将并行计算的思想引入到遥感图像的处理与信息提取中,构建基于Landsat ETM+影像的分布式遥感图像水体提取模型。以渭干河流域为研究区,利用单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数法等方法进行水体信息自动提取的实验。实验结果表明,该模型具有较高的识别精度,能够快速识别水体,并具有稳定的可扩展性和伸缩性。
- 杨柳田生伟
- 关键词：大数据遥感并行计算
- 基于分布式计算的BP遥感影像水体识别被引量：5
- 2015年
- 提出一种不需要设定阈值的BP-ANN的分布式水体识别方法。利用水体样本的基本光谱信息,结合NDVI(归一化植被指数)、MNDWI(归一化差异水体指数)等特征对反向传播(back propagation,BP)神经网络进行训练;设计基于GNDWI和谱间关系的样本自动选择算法,通过实验选取合适的特征组;构建基于MapReduce的分布式BP神经网络水体识别模型。实验结果表明,该模型具有稳定的可扩展性,在保证识别精度的同时,提高水体遥感提取的速度和自动化程度。
- 杨柳田生伟禹龙丁建丽王知音
- 关键词：LANDSATETM+遥感BP神经网络分布式计算
- 基于BP神经网络的遥感影像棉花识别方法被引量：14
- 2017年
- 为提高遥感影像棉花识别的精度,提出一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络算法的棉花识别方法。利用单时相GF-1号和Ladsat8遥感数据,结合归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)、红波段亮度值(B3)和近红外波段亮度值(B4)等特征指数,依据野外GPS实测数据选择训练样本,通过不同的特征组合对BP神经网络进行训练。验证结果表明,该识别方法精度达到98.32%,较最大似然法和最小距离法分别提高8.27%和5.53%。实验结果表明,所提方法能够有效地提高棉花识别精度并简化识别过程。
- 范迎迎钱育蓉杨柳黄震
- 关键词：遥感影像BP神经网络植被指数
- 基于栈式自编码的水体提取方法被引量：19
- 2015年
- 为了进一步提高利用遥感图像进行水体提取的准确率和自动化程度,提出一种基于栈式自编码(SAE)深度神经网络的水体提取方法。通过堆叠稀疏自编码器构建深度网络模型,使用逐层贪婪训练法依次训练每层网络,从像素层面无监督学习特征,避免传统神经网络等方法需进行人工特征分析与选取的问题;用学习到的特征结合相应的样本标签有监督训练softmax分类器;利用反向传播(BP)算法微调优化整个模型。采用塔里木河ETM+数据进行实验,基于SAE的水体提取方法准确率达到94.73%,比支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络方法分别高出3.28%和4.04%。实验结果表明,所提方法能有效提高水体提取的精度。
- 王知音禹龙田生伟钱育蓉丁建丽杨柳
- 关键词：遥感图像水体提取
