本文综述了国际遥感分类研究,使用Landsat7ETM+遥感数据和地理辅助数据,应用BP神经网络方法,将莽汉山林场作为研究区进行了遥感影像的分类研究。比较了BP神经网络分类与最大似然、简单和复杂非监督分类法之间的类型与数量精度。BP神经网络分类的总类型精度是70.5%,总数量精度为84.65%,KAPPA系数是0.6455。结果说明BP神经网络的分类质量优于其他方法,其总的类型精度与其他三种分类方法相比分别增加了10.5%、32%和33%,总的质量精度增加了5.3%。因此,辅以地理参考数据的BP神经网络分类可以作为一种有效的分类方法。
全球测图是联合国为推动\"全球空间数据基础设施\"建设而开展的一项国际性合作计划项目,是在全球测图国际指导委员会(ISCGM)指导下各参加成员国、地区共同合作旨在开发出一组包括全球范围的高程、植被、土地利用、土地覆盖、交通网、居民地、水系和行政边界8个专题图层的1∶100万的数字地理数据集.就开发全球测图中中国数据集的植被、土地利用、土地覆盖专题栅格数据的方法进行了探讨.
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