基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究

被引：17

作者：

厍向阳 ^{[1
]}

薛惠锋 ^{[1
]}

雷学武 ^{[2
]}

汤国安 ^{[3
]}

机构：

[1] 西北工业大学自动化学院

[2] 西安地质矿产研究所南京师范大学地理信息科学江苏省重点实验室

来源：

遥感学报 | 2006年 / 03期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

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G IS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。

引用

页码：332 / 338

页数：7