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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	基于GIS和神经网络的森林植被分类(英文)显示文摘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。	刘旭升李锋昝国胜张晓丽王军厚	2007	遥感学报2007，11，5：	6

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