【摘 要】
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在遥感和GIS的支持下,采用人工神经网络（ANN）法对研究区土地利用/覆盖进行信息提取,并对ANN改进前后的分类结果和最大似然法（MLC）的分类结果进行对比分析.实验发现采用改进后的AN
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在遥感和GIS的支持下,采用人工神经网络（ANN）法对研究区土地利用/覆盖进行信息提取,并对ANN改进前后的分类结果和最大似然法（MLC）的分类结果进行对比分析.实验发现采用改进后的ANN分类总体精度达到了93.91%,较改进前提高了2.16%,较MLC提高了6.44%.研究表明：使用ANN进行遥感图像分类,精度优于MLC,改进后的ANN精度优于改进前的ANN.与传统方法相比,ANN分类达到的精度更高,可更好地区分土地利用地类,提高土地利用信息的精度.
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