基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究

厍向阳; 薛惠锋; 雷学武; 汤国安

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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.

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来源
《遥感学报》 |2006年第3期|332-338|共7页
作者
厍向阳; 薛惠锋; 雷学武; 汤国安;
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作者单位

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072;

西安地质矿产研究所,陕西,西安,710054;

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;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.3;
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;

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