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《云南师范大学》 2008年
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基于粗糙集理论的RBF神经网络在土地利用/覆盖分类中的应用研究

付磊  
【摘要】: 近年来,从事全球环境变化研究的科学家逐步认识到土地利用/覆盖变化研究在全球环境变化研究中的重要性和必要性,并逐渐加强了这方面的研究。由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求,所以图像处理中重要的环节——图像分类也就显得尤为重要。探索一种高效准确的分类方法成为遥感图像分类研究的热点。 本研究将粗糙集作为神经网络的预处理单元,利用粗糙集消除冗余特征,减少神经网络的输入节点,降低了网络规模,加快了训练速度。粗糙集神经网络利用粗糙集原理进行知识的表达、推理和简化,利用神经网络的并行特点完成网络学习运算,能更有效地处理不确定、不精确及冗余的数据。 本文在前人研究的基础上,把粗糙集理论、遗传算法、神经网络等理论和方法有机结合,力图从数学形态学的角度而不是传统的统计学角度实现土地利用/覆盖信息的分类。其具体研究工作可以归纳为以下几个方面: (1)根据粗糙集理论基本原理与算法,结合粗糙集在图像处理中的研究现状,找到其在遥感图像分类中的理论支持。 (2)根据遥感数据的特点,提出粗糙集理论在处理遥感数据不确定性中的优势,分析几种粗糙集框架下的遥感信息的知识发现和表达方法,为研究制定合理有效的技术实现手段。 (3)在遥感图像的预处理中,采用了正射校正和辐射校正相结合的办法,有效减小数据的空间域和频率域的误差。 (4)在粗糙集属性简约中的辐射量度决策信息离散化中,采用了遗传算法的方式,弥补了粗糙集核约简存在的不足。 结果表明,粗糙集简约后的决策信息放入RBF神经网络中进行运算,输出结果与BP网络运算结果进行对比,在运算时间和测试精度上均优于BP网络。虽然基于粗糙集理论的RBF神经网络遥感图像分类模型可以解决土地利用/覆盖分类中的一些问题,但仍然需要地形因子等地理信息、地学知识、专家知识的辅助决策支持,才能够有效提高分类识别类型及精度。
【学位授予单位】:云南师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:P237;TP183

【参考文献】
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