基于BP神经网络的森林树种分类研究

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摘要：精准的森林树种分类是林业遥感研究的重要课题。高光谱数据具有丰富的波谱信息,能够探测到不同植被光谱的细微差异,为森林树种分类研究提供了数据来源。人工神经网络提供了任意维数输入输出矢量之间的非线性映射,能够逼近任意的非线性连续系统,为森林树种分类研究提供了技术手段。以马尾松成熟林、樟树幼龄林及荷花玉兰幼龄林为分类对象,将高光谱特征参数作为输入矢量,森林树种类别作为输出矢量,构建BP神经网络,开展分类研究。结果表明：马尾松成熟林及樟树幼龄林的分类精度达100.0%,样本分类综合精度可达93.3%。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=36159383

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