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用于航空图片分类的神经网络模型

韩敏  程磊  
【摘要】:本文探索应用神经网络进行航空照片分类方面的研究。基于像素结构建立一个四层网络分类模型,采用一种自适应反向传播学习算法。以实际的遥感土地覆盖分类为例,将照片上的湖水、植被和陆地三类地区分开。通过神经网络与传统的最大似然法比较,对分类过程与结果进行分析,结果表明神经网络适用于遥感图像分类,其分类精度高于最大似然法。

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