基于粗集理论的遥感农业监测研究(英文)

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。