从空间数据库发现知识用于遥感图像分类

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• 作者：邸凯昌
• 会议时间：1999-10-01
• 关键词：GIS数据库 ; 遥感图像 ; 数据归纳 ; 贝叶斯分类法
• 作者单位：国土资源部航空物探遥感中心,北京学院路29号
• 母体文献：中国地理信息系统协会1999年年会论文集(上)
• 会议名称：中国地理信息系统协会1999年年会
• 会议地点：深圳
• 主办单位：中国地理信息系统协会
• 语种：chi

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。