| 基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究 |
| |
| 作者姓名： | 厍向阳 薛惠锋 雷学武 汤国安 |
| |
| 作者单位： | 1. 西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072
2. 西安地质矿产研究所,陕西,西安,710054
3. 南京师范大学,地理信息科学江苏省重点实验室,江苏,南京,210097 |
| |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划);中国科学院资助项目 |
| |
| 摘 要： | 分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性.
|
| 关 键 词： | 遥感影像分类 地理信息系统 多源空间数据库 数据挖掘 分类规则 |
| 文章编号： | 1007-4619(2006)03-0332-07 |
| 收稿时间： | 2004-10-08 |
| 修稿时间： | 2005-02-23 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《遥感学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《遥感学报》下载免费的PDF全文 |
|
