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随着遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率不断提高,现已形成集多源、多光谱、多空间分辨率的遥感影像海量数据集。但如何利用这些数据来挖掘潜藏的信息,是限制遥感发展和应用的一个关键性问题。其中,影像分类作为遥感信息提取的一个重要方面,应用传统贝叶斯分类器的遥感影像分类方法已不能满足精度的需要,而基于非线性映射的人工神经网络分类方法为这一问题提供了更加理想的解决方案,因为神经网络分类并不是基于某个假定的概率分布,而是通过对训练样本的学习获得网络的权值,形成分类器。采用神经网络算法进行遥感影像分类,可