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BP神经网络是遥感图像分类研究应用最广泛的分类器之一,它以隶属度描述实体对应各类别的确定程度。常规基于BP网络的分类应用中,通常将像元归属为最大隶属度对应的类别,即硬划分,这种方式在混合像元存在时,容易产生误判现象。本文提出一种基于邻域分析的软划分算法,参考领域元素的隶属度情况,判断中心元素的类别。试验表明,该算法可使遥感图像的分类精度平均提高5.10%。