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粗集理论在遥感影像分类中的应用

巫兆聪  
【摘要】: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。具体的研究工作和创新之处主要体现在: (1)从数据获取、信息处理、产品表现、观测尺度等多层面多角度分析遥感数据的不确定性产生机制,探讨利用粗集理论处理遥感信息不确定性的理论基础。 (2)从粗集理论的不可分辨关系、近似集合和分类概念出发,研究图像滤波、子图分割和图像增强的一些粗集算法,提出一种保护边缘的粗集均值滤波算法,试验证明其有效性。 (3)以分类决策表的构造为目的,分析分类特征的依赖关系和分类能力的度量指标,讨论遥感影像分类特征的离散化问题。提出基于改进粗糙熵的离散特征聚类方法,是一种自下而上的可调节信息指标的聚类方法;基于动态层次聚类的属性离散化方法,是一种可调节决策表相容性指标的适合于连续特征和离散特征的离散化方法。 (4)在讨论决策规则形式、属性的核和相绝对约简、规则的值核和值约简等概念和算法的基础之上,研究分析由分类决策表进行特征选择、分类规则提取和分类不确定性评价的方法。研究分析基于互信息的属性约简算法MIBARK和启发式值约简算法,并用它对实际遥感影像数据进行分类规则的提取试验。 (5)提出基于粗集的遥感影像规则分类器设计方法,并设计出规则匹配的原则和方法,并用它对实际遥感影像数据进行分类试验。 (6)总结归纳基于粗集理论的遥感影像分类知识获取流程,结合基于粗集理论的和粗集与神经网络结合的影像分类模式,给出完整的基于粗集理论的遥感影像分类模型。


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