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更新時(shí)間：2025.05.03
基于GIS和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林植被分類(英文)

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本文綜述了國(guó)際遙感分類研究,使用Landsat7ETM+遙感數(shù)據(jù)和地理輔助數(shù)據(jù),應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,將莽漢山林場(chǎng)作為研究區(qū)進(jìn)行了遙感影像的分類研究。比較了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類與最大似然、簡(jiǎn)單和復(fù)雜非監(jiān)督分類法之間的類型與數(shù)量精度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的總類型精度是70.5%,總數(shù)量精度為84.65%,KAPPA系數(shù)是0.6455。結(jié)果說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類質(zhì)量?jī)?yōu)于其他方法,其總的類型精度與其他三種分類方法相比分別增加了10.5%、32%和33%,總的質(zhì)量精度增加了5.3%。因此,輔以地理參考數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類可以作為一種有效的分類方法。

利用遙感技術(shù)進(jìn)行全球測(cè)圖項(xiàng)目中的中國(guó)土地利用覆蓋和植被分類圖的制作

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全球測(cè)圖是聯(lián)合國(guó)為推動(dòng)\"全球空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施\"建設(shè)而開(kāi)展的一項(xiàng)國(guó)際性合作計(jì)劃項(xiàng)目,是在全球測(cè)圖國(guó)際指導(dǎo)委員會(huì)(ISCGM)指導(dǎo)下各參加成員國(guó)、地區(qū)共同合作旨在開(kāi)發(fā)出一組包括全球范圍的高程、植被、土地利用、土地覆蓋、交通網(wǎng)、居民地、水系和行政邊界8個(gè)專題圖層的1∶100萬(wàn)的數(shù)字地理數(shù)據(jù)集.就開(kāi)發(fā)全球測(cè)圖中中國(guó)數(shù)據(jù)集的植被、土地利用、土地覆蓋專題柵格數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行了探討.

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