基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究

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摘要：传统统计模式识别方法进行遥感影像分类时要求数据服从正态分布且难以加入地理辅助数据.通过分析BP网的分类原理与学习算法,采用了融合遥感影像光谱数据和GIS产生的地理辅助数据进行土地利用类型分类的方法.选择最能反映实验区土地利用信息的光谱数据,结合DEM数据和坡度数据,通过归一化处理后进行BP网的训练分类.将分类结果与采用最大似然法所得的结果综合比较,结果表明,该方法优于最大似然法.

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关键词：BP神经网络 神经网络 GIS 神经网 最大似然法 GIS 人工神经网络 土地利用 最大似然法 遥感影像