【摘 要】
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【目的】通过分析树种间的光谱差异及改进分类算法以提高树种信息提取精度。【方法】文章采用安徽省砀山县EO-1Hyperion影像，通过不同树种光谱信息的差异分析，筛选出区分树种信
【机 构】
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国家林业局西北林业调查规划设计院,滁州学院
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【目的】通过分析树种间的光谱差异及改进分类算法以提高树种信息提取精度。【方法】文章采用安徽省砀山县EO-1Hyperion影像，通过不同树种光谱信息的差异分析，筛选出区分树种信息的光谱指标，并采用改进的BP神经网络模型完成树种信息提取。【结果】结果表明，原始反射率和一阶微分部分光谱波段可用于树种识别，且一阶微分光谱的差异大于原始反射率；引入动量项和遗传算法改进的BP神经网络模型树种识别精度较传统BP神经网络提高8．5％，Kappa系数提高0．12。【结论】该方法可以实现较为准确的树种信息提取，能够达到对林
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