文档介绍：该【基于粗糙集理论和C4.5算法相结合的遥感影像分类研究的综述报告 】是由【niuww】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【基于粗糙集理论和C4.5算法相结合的遥感影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。,遥感技术的不断发展和普及,为地球资源的监测和管理提供了新的解决方案。遥感影像分类是遥感技术的重要应用之一,它旨在将遥感图像像元按照不同类别标志进行分类,使得研究人员能够更加准确地获取地表覆盖信息。。一、粗糙集理论粗糙集理论是一种数学理论,它主要用于处理不完备和模糊的信息,可以对具有不完备和模糊信息的数据进行建模分析。粗糙集理论的基本思想是对一个集合进行覆盖和约简,它将一个对象集合中每个对象的多种描述视为属性约简,则每个约简与集合的含义相同。粗糙集理论主要有3个基本概念,即上近似、下近似和约简,其中上近似表示某些元素可能属于一个集合,下近似表示某些元素必定属于一个集合。约简是指在保持原有约束条件下,将冗余的属性集合删除,从而使得描述集合的属性集合更加简洁明了。二、,可以用于分类和回归。它主要是基于熵和信息增益来进行特征选择和决策。:(1)从根节点开始,选择一个最优特征作为根节点;(2)将根节点对应的样本集合划分为若干个子集合,并分别由子节点表示;(3)递归地对子集合进行下述处理:(a)如果子集已经为空,则将当前节点设为叶节点,并将该子集中样本数最多的类别作为叶节点的类别标记;(b)如果子集合中的样本已经属于同一类别,则将当前结点设为叶节点,并将该子集中的类别标记作为叶节点的类别标记;(c)否则,选择最优特征,并将该特征值作为当前节点,递归地对子集进行划分。三、,用于处理遥感影像分类中的不确定性和复杂性。具体而言,粗糙集理论可以用于特征提取和约简,。在遥感影像分类中,粗糙集理论可以用于提取遥感数据中的特征,通过特征的上近似和下近似来揭示特征之间的差异和相似性。同时,约简技术可以对特征进行降维,提高分类性能和计算效率。,通过逐步进行特征选择和子集划分,实现对遥感图像元素分类的目的。四、,可以较好地处理遥感影像分类中的不确定性和复杂性,提高分类准确度和效率。但是,遥感图像分类的复杂性表明必须考虑多种影响因素,并且需要进行交叉验证来评估分类性能,从而防止modeloverfitting的问题。因此,遥感影像分类是一个复杂而需要仔细考虑各种因素的过程,需要结合数学理论和计算方法,加以综合分析和评估。