从空间数据库发现知识用于遥感图像分类
  • 【摘要】

    采用归纳学习技术从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,一是在空间对象粒度上学习,二是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的图像分类法的结合方式。用北京地区SPOT多光谱图像和GIS数据库进行了土地利用分类的试验,用C5.0归纳学习算法从空间数据库中挖掘空间位置分布、形态特征等规则,用规则演绎... 展开>>采用归纳学习技术从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,一是在空间对象粒度上学习,二是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的图像分类法的结合方式。用北京地区SPOT多光谱图像和GIS数据库进行了土地利用分类的试验,用C5.0归纳学习算法从空间数据库中挖掘空间位置分布、形态特征等规则,用规则演绎揄进行分类,并与贝叶斯分类进行了比较和结合,试验结果表明,归纳学习能较好地解决同谱导物、同物异谱等总是显著提高分类精度,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。归纳学习在空间数据库的实现及与传统图像分类法的结合在遥感与GIS的集成中具有理论和实用价值。 收起<<

  • 【作者】

    邸凯昌 

  • 【作者单位】

    国土资源部航空物探遥感中心,北京学院路29号

  • 【会议名称】

    中国地理信息系统协会1999年年会

  • 【会议时间】

    1999-10-01

  • 【会议地点】

    深圳

  • 【主办单位】

    中国地理信息系统协会

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    GIS数据库  遥感图像  数据归纳  贝叶斯分类法