基于模糊积分的多光谱遥感图象分类方法研究

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1、分类号：婴3UDC：鱼23：2河≥每大哮硕士学位论文基于模糊积分的多光谱遥感图象分类方法研究劳信尧指导教师：盆童虫教攫逦篷盔堂让簋扭丛信息工程堂暄直立直酉鏖路!曼申请学位级别：亟±专业名称：撞式迟剔皇蟹能丕红论文提交日期：2QQ!生!旦8旦论文答辩日期：2鲤Z生§旦12旦学位授予单位和日期：逦瀣。盍堂星QQ!生鱼旦一答辩委员会主席：直敦堂论文评阅人：筮埴昱堂塞2007年5月中国南京摘要遥魑图像分类一直是遥感研究领域的重要内容。如何解决多类别l笙I像的识别并满足一定的精度，是遥感幽像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。在遥感数据的统计分类中，假设条fF存在差异时，无

2、法取得满意的识别结果，使得传统的遥感影象分类方法难以快速准确地从遥感影象中提取信息。因此，本课题将模式识势J领域中新发展起来的多分类器融合技术应_【l{到遥感图象分类识别中，并在融合理论的改善上作了一些探索性的研究。多分类器融合技术结合数据融合、机器学习、模式识别等多方面理论，将来自不同分类器的识别信息进行有机结合．以降低单分类器的设计难度，全面提取和利用分类信息，达剑改善或改进传统分类算法的目的。近年来，多分类器融合技术在人脸识别、手写字符识别等方向上受到了广泛重视，显示出很大的研究价值和现实应用前景，但在遥感图象领域中的研究尚显不足。融合系统的实现主要关涉到二个方面

3、：个体分类器的设计、适当的融台模型的建立。本文也即从这二方面入手，首先对遥感图象的特征进行分析，通过预处理，建立不同结构和模式的神经网络作为元分类器，再将基于模糊积分的融合模型应用于遥感分类的决策。模糊积分是一种融合工具，用以提高多分类器融合系统的分类精确率和改善系统的稳健性。在基于模糊积分的多分类器融合系统中，模糊测度对融合系统的性能有很大的影响。若模糊测度定义得比较合适，可以明显地提高分类精确率；反之，定义得不恰当，可能使得融合系统的分类精确率不如单个分类器的分类精确率。本文给出了2种实现模糊测度的方法：l、基于改进遗传算法确定模朔测度；2、基于神经网络确定模糊测度

4、。实验证明具有一定的可行性。【关键词】遥感图象分类，多分类器融合，模糊积分，模糊密度，遗传算法AbstractRemotesensing(RS)imageclassificationisalwaysapivotalpartofremotesensingstudy．HowtoimprovetheaccuracyofRSinterpretationisallurgentprobleminRSapplication．Inrecentyears,withthedevelopmentofthetheoryaboutartificialneuralnetworksystem,the

5、multipleclassifierfusiontechnologyisbecomingincreasinglyalleffectivemean5ofclassificationprocessingofmmotesensingimages．ComparedwithclassificationofthetraditionalBayesianstatistics，theresultsshowithasnotonlythehighestaccuracybutalsothefastestspeedofclassification．Thisthesistriestoapplyne

6、wtechniquesofmultipleclassifierfusiontotheareaofclassificationofMulti-spectralimage．andmakeeffortstomelioratethefusionmodels．Multipleclassifierfusion，orcombination,isamodemtechniqueinpatternrecognitionareas．Throughpertinentlycombiningdifferentinformationfromvariesofsimpleclassifiers,thec

7、lassificationaccuracycarlbefairyimprovedandthedifficultyofdesigningasingIe，high-accurecyclassifiercouldbeavoided．Inrecentyears，fusionmethodsofmanykindshavebeenwidelyusedintheidentificationofhumanface，hand-writtencharacters，utc．，butrelativelyrarelystudiedinthemedicalimager