利用α-torrent粗集的遥感影像分类方法研究

潘欣; 张树清; 李晓峰; 刘春悦

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利用α-torrent粗集的遥感影像分类方法研究

潘欣, 张树清, 李晓峰, 刘春悦

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潘欣, 张树清, 李晓峰, 刘春悦. 利用α-torrent粗集的遥感影像分类方法研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(10): 1240-1244.

引用本文:

潘欣, 张树清, 李晓峰, 刘春悦. 利用α-torrent粗集的遥感影像分类方法研究[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(10): 1240-1244.

PAN Xin, ZHANG Shuqing, LI Xiaofeng, LIU Chunyue. Classification of Remote Sensing Images Based on α-torrent Rough Set[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(10): 1240-1244.

Citation:

PAN Xin, ZHANG Shuqing, LI Xiaofeng, LIU Chunyue. Classification of Remote Sensing Images Based on α-torrent Rough Set[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(10): 1240-1244.

利用α-torrent粗集的遥感影像分类方法研究

潘欣^1,2,3,
张树清¹,
李晓峰¹,
刘春悦^1,2

¹中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春市高新区蔚山路3195号130012;²中国科学院研究生院,北京市石景山区玉泉路甲19号,100039;³长春工程学院电气与信息工程学院,长春市宽平大路395号,130012

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40871188)；中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(ZCX2-YW-Q10-1-3)

详细信息

作者简介:
潘欣,博士。主要从事空间数据挖掘和知识发现方面的研究。

中图分类号: P237.4

Classification of Remote Sensing Images Based on α-torrent Rough Set

¹Northeast Institute of Geography and Agricultural Ecology, Chinese Academy of Sciences,3195 Weishan Road, Changchun 130012,China;²Graduate University of Chinese Academy of Sciences,19A Yuquan Road,Beijing 100039, China;³School of Electrical & Information Technology, Changchun Institute of Technology,395 Kuanping Road,Changchun 130012, China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40871188)；中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(ZCX2-YW-Q10-1-3)

摘要: 将α-torrent粗集理论引入遥感影像分类领域,构造了基于α-torrent粗集的遥感影像分类器。该分类器在允许一定误分率基础上进行分类知识的抽取,并利用知识集成感知器进行辅助决策。实验证明,该方法不但可以获得更容易被理解的分类知识,而且在分类精度上也有较大提高。
- 粗集 /
- 规则抽取 /
- 属性选取 /
- 知识集成
Abstract: Spectral uncertainty or vagueness caused by spectral confusion between-class and spectral variation within-class leads to the overlap in a large number of features. In these cases, the traditional rough sets can not perform and extract knowledge effectively. To solve this problem, this research introduced α-torrent rough set theory to the field of remote sensing classification, and proposed a classifier based on α-torrent rough set theory. With this classifier classification knowledge can be extracted, allowing certain permissible misclassification rate. The classifier adopted a knowledge ensemble method which can assist classifier to make a decision. The experiments showed that the classification accuracy and knowledge explainable had been greatly improved.
- rough sets /
- rule extraction /
- feature selection /
- knowledge ensemble

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