【摘 要】
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随着遥感技术的迅速发展,人们获取到了大量的遥感图像数据,如何从这些遥感图像上提取出人们感兴趣的目标,成为人们越来越关注的问题,但传统的提取方法已经满足不了人们的需求;另一
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随着遥感技术的迅速发展,人们获取到了大量的遥感图像数据,如何从这些遥感图像上提取出人们感兴趣的目标,成为人们越来越关注的问题,但传统的提取方法已经满足不了人们的需求;另一方面,地理信息系统的蓬勃发展为人们提供了功能强大的地理数据管理平台,GIS数据库中包含了大量的空间数据和属性数据,在这些数据中隐含了大量的尚未发现知识,如何从GIS数据库中挖掘出这些隐含的知识并将其充分利用,也是人们十分关注的问题。 本文从RS和GIS各自的特点、优势和发展需求出发,在探讨了RS与GIS集成的基础上,重点研究了GIS辅助下的遥感图像分析,对其实现的关键技术空间数据挖掘与知识发现技术(SDM&KDD)进行了详细的研究和分析。将归纳学习和Rough集理论引入到GIS数据库的知识发现中,分别采用归纳学习的方法和Rough集的方法实现了从GIS数据库中发现知识,知识的表达方式采用产生使规则的形式,并根据这些提取出的知识建立了适用于遥感图像分析的知识库和规则库,最后利用其进行了知识辅助下的遥感图像的分类实验,取得了良好的实验结果。实验结果表明,这是一种行之有效的解决方法。 最后,本文利用这些技术建立起了一套GIS辅助下的遥感图像分析处理实验系统(GRIPAS),实现了遥感图像处理分析的基本功能。本文的研究成果在建立RS与GIS的集成化系统、资源动态监测、灾害监测以及目标的变化评估等方面都有重要的应用价值。
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