遙感圖像分類(lèi)中模糊模式識(shí)別和決策樹(shù)方法的應(yīng)用研究.pdf

1、本文作為國(guó)家高新技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助課題“遙感數(shù)據(jù)處理平臺(tái)與應(yīng)用”的一部分，對(duì)遙感圖像分類(lèi)中的一些關(guān)鍵技術(shù)和主要算法做了深入的研究。針對(duì)傳統(tǒng)監(jiān)督和非監(jiān)督分類(lèi)的不足，將模糊模式識(shí)別技術(shù)引入其中，并對(duì)模糊C均值算法進(jìn)行了改進(jìn)，從而獲得了更好的分類(lèi)效果。文中根據(jù)前人提出的某些特定應(yīng)用的決策樹(shù)模型，建立了一個(gè)通用的知識(shí)規(guī)則符號(hào)庫(kù)，并設(shè)計(jì)了一個(gè)通用的決策樹(shù)分類(lèi)平臺(tái)，方便了決策樹(shù)模型的建立和分類(lèi)。最后設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了以“圖像分類(lèi)-分類(lèi)后處

2、理-精度評(píng)價(jià)”為一體的“遙感圖像分類(lèi)系統(tǒng)”。主要從事了以下研究工作： 1)在分析了傳統(tǒng)監(jiān)督和非監(jiān)督分類(lèi)方法的基礎(chǔ)上，分別給出了傳統(tǒng)分類(lèi)六種算法的分類(lèi)思想和算法流程。并指出了這些基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的傳統(tǒng)分類(lèi)方法的不足，結(jié)合模糊數(shù)學(xué)的思想，將模糊模式識(shí)別技術(shù)引入遙感圖像分類(lèi)中。在研究了模糊C均值算法的基礎(chǔ)上，提出了一種適合于遙感圖像的改進(jìn)模糊C均值算法，該改進(jìn)算法結(jié)合鄰域統(tǒng)計(jì)分析的思想來(lái)優(yōu)化隸屬度函數(shù)，能夠獲得更快的分類(lèi)速度、更高的分

3、類(lèi)精度和更好的分類(lèi)效果圖。 2)根據(jù)前人所建立的某些特定應(yīng)用的決策樹(shù)模型，建立了一個(gè)通用的知識(shí)規(guī)則符號(hào)庫(kù)，通過(guò)該符號(hào)庫(kù)和二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)顯示界面的通用平臺(tái)可快速地建立一個(gè)決策樹(shù)模型。文中還對(duì)CART決策樹(shù)算法進(jìn)行了改進(jìn)，基于改進(jìn)的算法可以很方便地進(jìn)行遙感應(yīng)用方面的決策樹(shù)分類(lèi)，并取得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。 3)最后基于以上的研究和國(guó)內(nèi)對(duì)遙感圖像處理軟件的需求，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)以“圖像分類(lèi)-分類(lèi)后處理-精度評(píng)價(jià)”為一體的完善系統(tǒng)。