【摘 要】
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遥感技术的不断发展使我们能够获得极其丰富的信息。近年来,遥感影像处理的方法不断改进,特别是面向对象技术的引入,使得遥感影像分类突破了传统的基于像元的分类方法,达到了
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遥感技术的不断发展使我们能够获得极其丰富的信息。近年来,遥感影像处理的方法不断改进,特别是面向对象技术的引入,使得遥感影像分类突破了传统的基于像元的分类方法,达到了更精确的分类效果。但是,隐藏在遥感影像中的信息与知识并没有被充分的利用。遥感影像挖掘技术的出现,为人们能充分利用遥感数据,从中发现、提取隐含信息,找出非平凡的知识提供了新的途径。作为一种重要的数据挖掘技术,关联规则挖掘的目的是从大量数据项集间发现有趣的关联或相关联系。论文在对关联规则挖掘方法、面向对象分类方法分别进行分析的基础上,对高空间分辨率遥感影像开展关联规则分类研究。
本文以北京市昌平区Geoeye-1高分辨率遥感影像为试验数据,研究了关联规则挖掘和面向对象相结合的地物分类方法。文章首先探讨了关联分类法和面向对象分类方法的原理;通过ENVIZOOM中的Feature Exgaction模块实现了图像分割;在提取出的特征中选择样本进行精确分类;通过CBA-RG方法挖掘分类关联规则(CARs),该规则被证明与地面对象一致;依据这些规则构建了“置信度→地物光谱复杂度→支持度→规则产生顺序”的改进的关联规则分类器;最终评估分类精度并与K-近邻法进行了对比。试验表明,该方法具有较好精度,能够在一定程度上摆脱地物分类对于专家知识的依赖。
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