BP神经网络在遥感影像分类中的应用，罗卿莉，，传统的基于统计的分类要求数据服从正态分布，并存在分类精度低的特点。本文在Matlab平台基础上，采用BP神经网络对遥感图像进行监督�

基于BP网遥感影像分类研究与应用，田野，郭嗣琮，遥感影像分类技术作为遥感影像处理技术中最重要的一个分支，一直被人们所普遍重视。本文论述了BP神经网络在遥感影像监督分类方面�

为了提高遥感影像草地分类的精度，对卷积神经网络模型在遥感影像草地分类中 的应用进行研究，提出一种基于主成分分析（PCA）白化的卷积神经网络草地遥感分类网络结 构．通过对遥感影像数据进行PCA白化处理，能有效地降低数据之间的相关性，加快神经网络 学习速率，加强特征学习的能力．在此基础上对采样层进行随机池化操作，提高了网络分类的 泛化能力，达到提高草地分类准确率的目的．实验结果表明：该算法能够有效地提高草地分类 的准确率，分类精度达到94.65％，比传统卷积神经网络、 BP神经网络和SVM分类算法分