人工智慧神經元網路方法

人工智慧神經元網路方法是利用計算器模擬人類學習的過程，建立輸入和輸出數據之間聯繫的程式。這種程式模仿人腦學習的過程，通過重複地輸入和輸出訓練，來增強和修改輸入和輸出數據之間的聯繫。通常人工神經元格線包括三個層，即輸入層、輸出層和隱含層。

單純的光譜分類器只考慮圖像的光譜特徵,但在實際景觀中,地物是具有一定空間結構特徵的。例如，城市的居住區多是由樹木、草地、道路、房屋頂、停車地等組成的。因此在分類中，利用其空間特徵紋理的差異可以比較容易地區分不同類型，而單純的亮度信息則不一定能很好地區分不同類型。人類眼睛具有很好的區分不同空間特徵的能力，利用不同的定量化方法計算其空間特徵,然後用於分類中，為許多人所提倡。