研究目的
提出一种结合深度置信网络（DBN）与模糊推理系统（FIS）的鲁棒方法，用于多光谱遥感影像变化检测，以提高检测精度与性能参数。
研究成果
所提出的结合深度置信网络（DBN）与模糊推理系统（FIS）的方法，通过提高分类精度和卡帕系数，成功增强了多光谱影像的变化检测能力，展现出处理环境变化的稳健性。
研究不足
DBN方法在重新训练数据时存在复杂性，可能不具备计算可行性；该方法可能对光谱通道中的噪声和数据冗余敏感。
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基于多级模糊深度表示的多光谱影像无监督变化检测
DOI：10.18488/journal.2.2017.76.206.213
期刊：Journal of Asian Scientific Research
出版年份：2017
更新时间：2025-09-23 15:14:12
摘要：
遥感影像变化检测为多种应用提供了有用信息。本文提出一种基于深度置信网络（DBN）和模糊推理系统（FIS）的多光谱影像分析稳健方法。首先从影像中提取欧氏距离和余弦角距离特征。深度学习作为稳健的机器学习方法，通过设定线性映射处理提取的特征并实现变化检测。然而模糊影像分类采用粗空间分辨率来指示类别比例强度变化，而非通过离散土地覆盖类别进行变化分析。因此将FIS与DBN结合，可自定义规则实现精准变化检测。该方法采用三角隶属函数绘制变化图谱。实验结果表明，所提方法通过提升性能参数增强了变化检测效果。
作者：
S. Gandhimathi Alias Usha，S. Vasuki
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