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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:
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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