粗糙集理论在遥感影像分割中的应用

结合粗糙集理论和K—均值聚类算法,提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法。根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系,应用粗糙集理论的等价关系,求出K—均值聚类所需要的初始类的个数和均值,然后采用聚类算法对图像进行分割。实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量,提高了分类精度和准确性。     

利用数字正射影像进行航空像片空间定位

采用了高精度影像匹配技术获取控制点的平面坐标和高程值,利用了空间后方交会法直接计算出航空像片的外方位元素,缩短了摄影测量处理流程周期。     

基于信息熵的遥感影像特征离散化方法

利用信息熵方法对遥感影像的光谱特征进行离散化,根据信息熵的准则函数,寻找断点,对属性进行区间分割,以提高数据处理效率。并用决策树方法对多光谱遥感影像进行分类,通过对比离散化前后的分类效果分析离散化对多光谱遥感影像分类的影响,实验结果证明了该方法的有效性。