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文檔簡介
1、在遙感數(shù)據(jù)的獲取、處理、分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等各種操作中，都會引入不同類型和不同程度的不確定性，并在隨后的各種處理過程中傳播，最終的不確定性則是各種不確定性不斷積累的結(jié)果。隨著遙感分類數(shù)據(jù)被廣泛地作為SIS中研究土地覆蓋和利用情況以及GIS中各種模型的重要數(shù)據(jù)源，研究遙感影像分類過程中的不確定性具有十分重要的意義。粗糙集理論是一種處理不確定性的數(shù)學(xué)工具，作為一種新興的歸納學(xué)習(xí)方法，以其“不需對數(shù)據(jù)的任何先驗假設(shè)”、“可提供非完備，非協(xié)調(diào)等不確
2、定性知識獲取方法”、“所獲知識具有較好的直觀可理解性”等優(yōu)勢獲得人們的廣泛關(guān)注。
本文以遙感影像的分類為主線，研究基于粗糙集理論的遙感影像分類中的不確定性度量及離散化方法對分類結(jié)果的影響，主要研究內(nèi)容包括：⑴面向遙感影像分類，提出了一系列基于粗糙集理論的不確定性度量，包括監(jiān)督分類中樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量的度量、規(guī)則匹配中的不確定性度量等。這些度量指標(biāo)的提出有利于研究遙感影像本身的不確定性，對遙感影像分類的各個階段，如離散化方法選取、樣本
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