【摘 要】
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[目的]探求粗糙集理论在遥感影像特别是农作物生长上的分类精度.[方法]采用数据挖掘和知识发现方法,重点分析了包括粗糙集理论在内的4种数据分类方法(粗糙集、代数集、自身集
【机 构】
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西安科技大学测绘科学与技术学院,中国矿业大学(北京)资环学院
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[目的]探求粗糙集理论在遥感影像特别是农作物生长上的分类精度.[方法]采用数据挖掘和知识发现方法,重点分析了包括粗糙集理论在内的4种数据分类方法(粗糙集、代数集、自身集以及聚集),建立了分类模型流程.通过程序改化,对比了未经处理的TM影像分类精度和经过2次不同改化后的分类精度.[结果]在影像基本信息不变的基础下,采用改化后的粗糙集分类方法,可以得到分类精度更为细致的结果,尤其在地区地表起伏较大的且待分农作物种类小于5种的情况下效果更加明显.[结论]该研究为进一步利用数据挖掘技术来监测农作物生长提供理论依据.
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