基于LVQ神经网络的建筑物提取

传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征，难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。以高分辨率遥感影像建筑物图像为研究对象，设计了一种基于LVQ神经网络的建筑物提取方法。对图像提取其颜色、纹理与形状特征，构成图像特征矢量并将其特征归一化，利用LVQ神经网络识别并提取出建筑物。通过与其它典型神经网络识别方法进行实验比较，结果表明该算法相对于单层感知器识别率提高了10.0%，比BP神经网络识别率提高了22.5%，能取得更理想的提取效果。