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由于传统方法Kappa系数值较低，文章通过求取矿山遥感影像分类子区域的标签向量，确定矿山遥感影像分类特征；并利用人工神经网络遥感影像分类矩阵，将确定的矿山遥感影像分类特征进行融合及分类。实验证明，基于人工神经网络的矿山遥感影像分类方法Kappa系数值高于传统方法。
基于人工神经网络的矿山遥感影像分类方法研究
【摘 要】
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由于传统方法Kappa系数值较低，文章通过求取矿山遥感影像分类子区域的标签向量，确定矿山遥感影像分类特征；并利用人工神经网络遥感影像分类矩阵，将确定的矿山遥感影像分类特征进行融合及分类。实验证明，基于人工神经网络的矿山遥感影像分类方法Kappa系数值高于传统方法。
【机 构】
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华北自然资源
【出 处】
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华北自然资源
【发表日期】
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2023年05期
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