研究目的
开发一种原创的神经网络方法，用于在多光谱卫星图像中自动识别被公园覆盖的城市区域，并区分极其相似的区域。
研究成果
该方法能识别出76.85%的所需像素，且仅需极小的训练集就能取得良好效果，代表了利用卫星影像进行城市绿地监测领域的最先进成果。
研究不足
该研究的局限性在于训练集规模较小，且仅聚焦于城市公园，可能难以推广至其他类型的绿地或不同的城市环境。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于创新多PCNN网络的绿地监测方法 - 高光谱卫星图像中近乎不可区分区域的识别与描述
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于创新多PCNN网络的绿地监测方法 - 高光谱卫星图像中近乎不可区分区域的识别与描述
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518138
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
该论文提出了一种用于多光谱卫星图像中感兴趣区域检测与分类的原创神经网络方法。该方法采用一系列脉冲耦合神经网络来识别潜在的感兴趣区域，随后通过主成分分析降维算法生成支持向量机分类器的输入数据以验证结果。算法参数通过遗传算法进行优化。该方案专为区分高度相似区域而设计（例如由带庭院住宅构成的整片城区中的公园区域）。经Sentinel-2卫星图像测试，该算法对OpenStreetMap真实标注数据中标记为公园的像素实现了76.85%的召回率。
作者：
Serban-Vasile Carata，Mihai-Gabriel Constantin，Veta Ghenescu，Mihai Chindea，Marian Ghenescu
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