基于粗集的遥感影像分类新方法

摘要

土地利用信息是进行土地规划和管理的重要数据,有着重要的经济价值.为了准确获取土地利用数据信息,根据粗集理论在处理遥感影像的不确定、不一致和属性选取方面虽有一定优势.然而现有的粗集方法对于遥感影像中的间物异谱和异物同谱现象过于敏感,采用计算机仿真技术对遥感影像进行自动分类是有效的手段,特别是其分类规则在仿真过程中易于出现过度拟合现象,限制了粗集分类的能力.针对上述情况,提出了一种新的基于粗集的遥感影像分类方法,改进了分类规则匹配机制.仿真结果表明通过改进方法可以很好的解决粗集与遥感影像的过度拟合现象,并提高了分类精度.