粗集理论在遥感影像分类中的应用

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粗集理论是一门新兴的不确定性处理理论和工具,它特别适合于不完整、不确定知识和数据的表达、学习和归纳.国内外智能数据处理领域对其理论和应用有着广泛和深入的研究,并不乏成功应用实例的报道.遥感信息从其数据获取开始,就一直伴随着不确定性的存在,应用不确定性理论和方法研究遥感信息的处理、分析和结果评估是当前遥感信息智能处理领域的主流研究趋势之一.本文以遥感影像自动分类为主线,研究粗集理论在影像数据处理过程中的理论框架和应用尝试,以期起到抛砖引玉的作用.论文从遥感影像数据蕴含的不确定性分析出发,结合粗集理论的不确定性处理机制,对遥感影像数据预处理、分类数据准备、分类器设计、分类结果评估的粗集方法作了一些理论探讨、算法设计和试验分析的工作.遥感数据处理过程中的不确定性处理问题直接关系到处理分析效果的好坏,良好的处理机制有助于提高处理能力和效率.在遥感影像分类过程中,粗集理论还有很多可以发挥效用的地方,如提高处理超高维度属性的能力和融合地学领域知识的能力,本文所做的工作还很有限的和很粗浅,有待于更多的力量投入到这一研究领域中来.
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