【摘 要】
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该论文工作的重点是结合传统遥感信息处理和分析模型,综合运用遥感信息、地理辅助信息和地学知识,发展遥感地学智能图能解模型(Remote Sensinn Intelligent Geo-Interpretati
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该论文工作的重点是结合传统遥感信息处理和分析模型,综合运用遥感信息、地理辅助信息和地学知识,发展遥感地学智能图能解模型(Remote Sensinn Intelligent Geo-Interpretation Model--RSIGIM)结构和方法体系,认为这种智能化遥感地学分析的方法体系包 括了基于数理统计模型的遥感影像处理和分析、基于视觉重量模型的遥感影像认知和基于符号逻辑心理模型遥感影像认知三个层次.在RSIGIM体系中,该文着重从扩展型数理统计分析和神经计算、演化计算等人工智能技术的基础上,对前两个层次的模型和主要方法进行较深入的探讨,并以香港工地区为实验区,以遥感土地覆盖/土地利用分类和城市空间结构信息 为主题进行应用研究.该论文着重研究的内容包括以下方面:(1)在对传统遥感统计的局限 性分析的基础上,提出基于尺度空间分层聚类算法模型(SSHC)、具有部分监督功能的模糊聚类模型(SSUFIC)、基于稳健统计理论的遥感影像特征估计模型(GIFEM)等方法模型;(2)基于神经计算、演化计算模型的遥感影像视觉生理认知模型研究;(3)总结和扩展遥感影像地学 认知理论.(4)地学知识、地理信息、遥感信息的综合集成理论和技术的综合研究:其中包 括针对遥感信息模型的地学知识处理模型的探讨.
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