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基于模糊数学的遥感图像分类研究的综述报告.docx

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基于模糊数学的遥感图像分类研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于模糊数学的遥感图像分类研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于模糊数学的遥感图像分类研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于模糊数学的遥感图像分类研究的综述报告随着遥感技术的发展,遥感图像的分类已经成为遥感数据处理的重要研究方向之一。目前,传统的遥感图像分类方法主要是基于数学统计和机器学****方法(如支持向量机、人工神经网络等)。然而,传统方法在处理遥感图像分类时存在一些问题,如特征提取难以准确、数据分布的不确定性、训练样本的缺失等。为了克服传统方法的不足,近年来,一些学者开始关注基于模糊数学的遥感图像分类方法。模糊数学是一种描述不确定性的数学方法,它主要用于处理模糊性信息和不确定性信息。在遥感图像处理方面,模糊数学被广泛应用于图像分类、地物提取、建筑物提取等领域。下面将从模糊集合、模糊规则和模糊推理等方面进行综述。,它可以用来描述一个元素在某一范围内的隶属程度。在遥感图像分类中,每个像素点可以看做是一个元素,而不同的类别则可看做是不同的模糊集合,每个像素点在不同类别的模糊集合中所占的隶属度不同。模糊集合的概念大大拓展了传统遥感图像分类的方法。通过对不同类别的模糊集合进行分析,可以得到像素点的隶属程度信息,从而更加准确地对图像进行分类。。在遥感图像分类中,模糊规则是对不同类别之间的关系进行刻画的一种工具。通过对模糊规则的分析,可以找到像素点之间的相似性和差异性,从而更好地进行分类。模糊规则在遥感图像分类中的应用需要建立一个模糊规则库,模糊规则库存储了各个类别之间的关系。在分类过程中,对于每个像素点,将其与模糊规则库中的每个规则进行匹配,从而得到其隶属度值。最终,将隶属度值最大的类别作为像素点所属的类别。。在遥感图像分类中,通过应用模糊推理,可以从模糊数据中推出模糊信息,从而实现对遥感图像的分类。模糊推理的基本思想是:利用不同规则之间的关系和信息,从而推导出未知的信息。具体来说,遥感图像分类中的模糊推理可以表述为:给定输入信息和模糊规则库,通过特定的推理方法,得到输出信息。总之,基于模糊数学的遥感图像分类方法很好地应用了模糊的概率理论、模糊逻辑和模糊关系等基本理论,能够更好地对遥感图像进行分类,具有很高的实用价值和发展前景。