基于空间数据发掘的遥感图像分类方法研究

被引：39

作者：

邸凯昌

李德仁

李德毅

机构：

[1] 国土资源部航空物探遥感中心遥感部!北京市学院路号

[2] 不详

[3] 武汉测绘科技大学校长办公室!武汉市珞喻路号

[4] 中国电子系统工程研究所!北京市万寿路号

来源：

武汉测绘科技大学学报 | 2000年 / 01期

关键词：

数据发掘; 知识发现; 土地利用分类; 归纳学习; 学习粒度;

D O I：

10.13203/j.whugis2000.01.008

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

采用数据发掘技术从ＧＩＳ数据库和遥感图像中发现知识，用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径：在空间对象粒度上学习和直接在像元粒度上学习。分析了两种粒度学习的特点和适用范围，同时提出了一种归纳学习与传统图像分类法的结合方式。用北京地区ＳＰＯＴ多光谱图像和ＧＩＳ数据库进行土地利用分类的试验证明，归纳学习能较好地解决同谱异物、同物异谱等问题，显著提高分类精度，并且能够根据发现的知识进一步细分类，扩展了遥感图像分类的能力。

引用

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