基于空间数据发掘的遥感图像分类方法研究

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.

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

所属期刊栏目：25

分类号：P208;TP751;TP18(一般性问题)

资助基金：中国科学院资助项目;国家测绘科技发展基金;高等学校博士学科点专项科研项目49631050;WKL970302;0901-992501

在线出版日期：2004-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：42-48