自组织人工神经网络在立地条件遥感分类研究中的应用

运用航空遥感图像为主信息源，获取立地要素信息，在ARC／INFO系统支持下，建立空间信息库，选取550个样本数据，训练自组织人工神经网络，然后对159个“未知”样本进行立地分类预测和容错检验。结果表明，该模型的分类、容错能力强，综合了遥感图像目视判读与计算机自动分类的优点，开拓了遥感与GIS技术相结合进行智能化土地条件分类研究的新途径。