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在对数据进行归一化处理的基础上,将概率神经网络用于遥感影像分类,并探讨样本区的选择和高斯基函数标准差对分类精度的影响。用西藏波密地区1999年的TM遥感影像进行分类试验,并将分类结果和经典的最大似然法进行比较。结果表明:概率神经网络的总体分类精度和Kappa系数分别为94.5%和0.934,取得了较为理想的识别和分类效果。