基于决策树C4.5算法的面向对象分类方法研究

提出了基于决策树C4.5算法的面向对象分类方法.首先利用多尺度分割方法对遥感影像进行分割;然后提取对象的特征信息,包括光谱特征、纹理特征、形状特征、图层特征等,对提取的众多的对象特征,利用决策树C4.5算法对其进行知识挖掘,自动建立分类规则;最后利用建立的分类规则,将C4.5算法作为一种分类器对分割后的遥感影像进行分类,并以南充市城市土地利用为例进行了分类实验.实验验证了该方法的可行性.实验结果表明利用决策树C4.5算法建立的分类规则准确率高,利用该分类规则进行的面向对象分类效果较好.     

基于遥感影像的军事阵地动态监测技术研究

针对部队快速机动作战的军事要求,提出基于高分辨率遥感影像的军用阵地动态监测方法。借助面向对象的多尺度分割技术将阵地影像分割为同质对象,以提取各个对象的特征;针对监督分类和非监督分类的弊端,提出通过一定的先验知识制定分类规则的方法对遥感影像进行地物识别,在此基础上定性和定量地输出变化检测结果。实验结果表明:利用基于对象影像分析方法具有较高的识别精度,能够有效监测军事阵地变化。     

基于环境一号卫星CCD影像的磷石膏识别

磷石膏是在磷酸生产中用硫酸处理磷矿时产生的固体废渣。磷石膏产量大,综合利用率低,大量的磷石膏露天堆放对周边环境造成严重污染。以贵州福泉市为研究区,利用环境一号卫星CCD影像,采用面向对象的方法识别磷石膏。首先,采用多尺度分割方法对遥感影像进行分割,生成影像对象层。然后,通过分析不同地物类的特征差异,建立面向对象的决策树规则集,并按照该规则集对磷石膏进行自动识别,提取磷石膏基本信息。研究结果表明:磷石膏的识别生产者精度和用户精度分别达到88.89%和84.21%。分类的总精度和总Kappa值分别达到了91.75%和0.817。因此,基于环境一号CCD影像的面向对象的磷石膏识别方法是可行有效的。     

利用辅助数据的荒漠区高分辨率遥感分类研究

使用美国NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度、多变量影像分割的基础上,采用决策树方法建立干旱区半干旱区的荒漠分类规则,并结合水系、道路等辅助地理数据进行干旱区半干旱区面向对象遥感分类.选择位于美国亚利桑那州菲尼克斯大都市区的周边典型荒漠地区为实验区,利用河流、道路等辅助数据进行面向对象遥感分类效果要优于单纯依靠遥感影像的分类,能够有效地提取季节性河流和简易道路.研究对美国亚利桑那州菲尼克斯都市区周边的同一荒漠地区进行了实验,利用决策规则有效提取植被和荒地,以及提取简易道路和土壤,分类总精度从常规面向对象分类方法的82.85％提高到92.45％.研究结果表明:本文提出的分类方法对荒漠地区的泥土路和灌木及其整体分类精度有较大提高.利用辅助数据进行遥感分类可以改善特定研究区的高分辨率遥感影像分类精度.     

基于面向对象的青海湖环湖区居民地信息自动化提取

居民地的空间格局和密度直接反映着区域人类活动的强弱程度,影响着区域人地系统演变和生态环境可持续发展。基于高分辨率卫星遥感影像数据,提出了一种面向对象的青海湖环湖区居民地信息自动化提取方法。首先,利用尺度集理论对高分辨率卫星遥感影像进行多尺度分割,获取不同尺度的分割对象;其次,通过机器学习算法集对分割对象的自定义特征、光谱特征、几何特征和纹理特征进行训练,选取最优自动分类算法;最后,利用最优自动分类算法提取青海湖环湖区城镇居民地和农村居民地信息。采用平均召回率、平均准确率和平均F值评价指标对分类结果进行精度评价,其中,城镇居民地各评价指标均在93%以上,农村居民地各评价指标均在86%以上。结果表明:该方法提取城镇居民地和农村居民地总体精度较高,在大面积人类活动精细化监测中具有较好的科学意义和应用价值。     

基于面向对象分类技术的景观信息提取研究

依据高分辨率遥感影像的特点,如何充分地利用影像的光谱信息和空间信息以及地学特征进行更为微观的遥感监测或大比例尺制图是高分辨率遥感研究的重要内容之一。本文以地形复杂的武夷山自然保护区为研究区域,以SPOT5原始影像为数据源,采用面向对象的多尺度分割方法,实现了不同尺度地物信息的分层提取。基于上层的分类结果对特定地物进行影像分割,选择合适的特征参数,并通过多次试验建立影像对象的隶属度函数,或利用最邻近分类法,逐级分层地提取了研究区的景观信息。研究结果显示：利用面向对象分类方法可以快速方便地对地形复杂条件下研究区的SPOT5遥感影像的景观信息提取,精度为76%,为高分辨率遥感影像的信息提取提供了更为快速、有效的技术途径。     

基于多尺度分割的遥感影像滨海湿地分类

基于多尺度的高分辨率遥感影像分类方法研究,可以为滨海湿地动态监测、规划保护提供更详尽的湿地分类信息和更快速的数据获取方法,对湿地保护具有重要意义。选取连云港青口河入海口处湿地为研究区,以高分辨率遥感影像WV\|Ⅱ和航空遥感影像为数据源,利用多尺度分割方法将影像分割成不同层次的实体对象;在不同层次,以实体对象为单元,结合光谱、形状、纹理等不同影像特征,进行滨海湿地分类研究,结果表明:利用该方法分类后,研究区各种湿地类型都达到较高精度。基于多尺度分割的影像分类方法能充分利用各种影像特征完成湿地分类,有效地减少了遥感影像中的“椒盐”现象,提高了分类精度;选择适宜的分割尺度和分割参数是基于多尺度分割的遥感影像分类方法提高精度的前提。     

最优尺度下的面向对象建筑物提取北大核心CSCD

针对基于面向对象方法提取建筑物准确度与精度不高的问题,提出了一种面积方差最优尺度分割法。该方法利用SPOT 5卫星遥感影像,根据建筑物特征对影像进行多尺度分割,以所有类别分割对象与实际目标匹配程度作为衡量的依据获得最优尺度。在不同尺度等级的对象层次上,根据对象的多特征组合,完成对建筑物分层分类提取。实验结果表明,该方法大大减少了分类的不确定性,获取了较高的精度,为建筑物准确提取提供了思路。     

基于面向对象分类的南方水稻种植面积提取方法

南方丘陵地区水稻种植具有分散、地块小、形状多样等特点,利用中低分辨率遥感数据提取水稻种植面积,难以满足精度要求。以SPOT5遥感影像为数据源,应用面向对象的分类方法提取了广西玉林市辖区晚稻种植面积。针对试验区不同稻作区的种植特点,选择其适合的尺度及参数进行多尺度影像分割,建立影像对象的层次结构,计算对象的光谱、几何及拓扑关系等特征,形成分类规则对不同稻作区进行信息提取。采用野外实地调查数据对分类结果进行类别和面积一致性检验,总体精度96.31%,Kappa系数0.9226,面积一致性精度99.92%。
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结合地籍数据的高密度城区面向对象遥感分类 

利用高分辨率遥感影像和GIS辅助数据,对高密度城区进行面向对象的土地利用覆被分类研究。使用NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度影像分割的基础上,针对特定地物选择合适的影像分割参数。采用决策树方法建立高密度城市地区的分类规则,并结合该地区地籍图数据作为辅助数据,逐步进行高密度城市地区地物信息提取。利用辅助数据进行面向对象的遥感分类效果优于单纯依靠遥感影像进行的分类,且有效提取了道路和复杂的房屋等信息,得到了理想的分类结果,其总分类精度从常规面向对象方法的84.08%提高到89.79%。利用辅助数据进行遥感分类提高了高分辨率遥感影像的分类精度,说明了利用辅助数据进行遥感分类方法的有效性。     

对模糊集、粗糙集和Vague集的比较研究

模糊集、粗糙集和Vague集三种理论都是对经典集合理论的扩展,使得集合论的应用扩展到了含糊的、不确定性的问题领域。介绍了三种集合的基本思想,重点分析三种理论的区别和内在联系,同时对三种理论的发展及应用作了一些探讨性研究。     

模糊集和粗糙集

介绍和比较了模糊集和粗糙集各自的理论和特点，同时讨论了两种理论相结合来研究问题的方法。     

A New Fuzzy Set Theory Satisfying All Classical Set Formulas

A new fuzzy set theory,C-fuzzy set theory,is introduced in this paper.It is a particular case of the classical set theory and satisfies all formulas of the classical set theory.To add a limitation to C-fuzzy set system,in which all fuzzy sets must be"non-uniform inclusive"to each other,then it forms a family of sub-systems,the Z-fuzzy set family.It can be proved that the Zo-fuzzy set system,one of Z-fuzzy set systems,is equivalent to Zadeh's fuzzy set system.Analysis shows that 1) Zadeh's fuzzy set syste...     

Soft rough fuzzy sets and soft fuzzy rough sets

Fuzzy set theory, soft set theory and rough set theory are mathematical tools for dealing with uncertainties and are closely related. Feng et al. introduced the notions of rough soft set, soft rough set and soft rough fuzzy set by combining fuzzy set, rough set and soft set all together. This paper is devoted to the further discussion of the combinations of fuzzy set, rough set and soft set. A new soft rough set model is proposed and its properties are derived. Furthermore, fuzzy soft set is employed to granulate the universe of discourse and a more general model called soft fuzzy rough set is established. The lower and upper approximation operators are presented and their related properties are surveyed.     

演绎对象数据库SD-DOOD中集合的应用和实现

基于复杂对象的逻辑推理一直是演绎对象数据库中的研究热点。论文叙述了集合在演绎对象数据库中的应用和实现技术,重点介绍了部分集在规则中的两个作用:列举集合中的所有元素和聚集集合中所有元素。同时讨论了完整集的交、并、划分和差等运算的实现思想。     

Flou值模糊集的分解定理

为了弥补区间值模糊集和三参数模糊集在模糊信息表达方面的不足,在Flou集的基础上,提出了一种新的L模糊集——Flou值模糊集,并用投票模型对其作出解释。定义了8种Flou值模糊集的截集,并讨论了它们的性质。然后,基于Flou值模糊集的截集建立了分解定理,揭示了Flou值模糊集和Flou集之间的联系。本工作为处理模糊信息提供了一种新的工具,并为Flou值模糊集的研究和应用奠定了初步的理论基础。     

基于直觉模糊粗糙集的属性约简

针对Jensen下近似定义的局限性,提出一种新的等价类形式的近似算子表示,并将其推广到直觉模糊环境.在此基础上,将相对正域、相对约简、相对核等粗糙集的知识约简概念推广到直觉模糊环境,提出一种直觉模糊信息系统的启发式属性约筒算法.实例计算表明.该方法比Jensen的属性约简方法更为合理有效.     

基于表现定理的粗糙模糊集的构造方法

基于模糊集的截集和表现定理,从新的角度建立了粗糙模糊集的近似算子,强近似算子和弱近似算子,并得到粗糙模糊集的两种新的描述形式。     

VC++中集合类的使用

结合实例详细介绍了VC ++中表集合类和数组集合类的使用方法和步骤。     

多重粗糙模糊集模型

为了充分揭示知识颗粒间的重叠性、对象的重要度差别及其多态性,基于多重集合,对Dubois粗糙模糊集意义下的粗糙模糊集模型的论域进行了扩展,提出了基于多重集的粗糙模糊集模型,给出了该模型的完整定义、相关定理和重要性质,其中包括多重粗糙模糊近似集、近似精度和可定义集的定义及其各种性质的证明、多重集意义下的粗糙模糊近似算子之间的关系及其与Dubois意义下的粗糙模糊近似算子之间的关系等。多重粗糙模糊集可用于从具有一对多依赖性关系的且具有模糊特性的数据中挖掘知识。