【摘 要】
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卫星遥感图像包含海量的土地、资源、环境和人口等不同空间尺度的信息,如何快速准确提取这些信息,不仅是充分发挥遥感技术应用潜力的问题,而且也是地理信息系统(GIS)和数字地
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卫星遥感图像包含海量的土地、资源、环境和人口等不同空间尺度的信息,如何快速准确提取这些信息,不仅是充分发挥遥感技术应用潜力的问题,而且也是地理信息系统(GIS)和数字地球必须解决的信息源问题.在遥感图像光谱特征的基础上,充分挖掘地学辅助知识进行遥感图像分类是提高精度的一个有效途径.该文遵循人工智能综合集成的思想,提出了一种模糊控制学习参数动态调整的反向传播算法,建立了模糊神经网络分类模型;系统地发现了地物纹理、几何形状、空间关系、时相变化特征及GIS属性等多种地学知识,并以面向对象的知识表示和产生式规则表达辅助图像分类;集成了模糊神经网络与知识推理两种技术各自的优势,建立了遥感图像分类的综合人工智能系统.用该系统对徐州市TM图像土地利用/覆盖进行分层智能提取,实验结果同人工神经网络分类结果相比有明显提高,充分证明这种方法是可行的.用综合人工智能技术进行遥感图像分类有助于将遥感与人工智能结合的研究和应用推向一个更深的层次.
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