基于机器学习规则推理的湿地识别研究

详细信息   

• 责任者：阮仁宗^c河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 ; 冯学智^c南京大学 ; 肖鹏峰 ; 沈渭寿^c国家环境保护总局南京环境科学研究所
• 刊名：地理科学
• 出版年：2005
• 卷期：25^b6
• 关键词：遥感 ; 湿地20^a图象处理 ; 灰色关联度分析21^a江苏 ; 洪泽湖30^a机器学习规则
• 页码：731～736
• 索书号：P190.6/208-12
• 图表：^c表3参10插图
• 分类号：2110,1700
• 文摘期号：2006/07

摘要

///遥感作为人类获取地表信息最重要的手段之一，对于湿地研究具有重要的价值。文章运用机器学习规则推理的方法克服常规遥感研究方法在湿地研究中的弊端，使分类精度得到很大的提高。与传统的最大似然法相比，分类精度提高了13.51%，达到了8.81%。基于机器学习规则推理分类，不仅利用了光谱信息，而且利用了纹理信息和坐标信息，并使用了掩膜技术。研究发现，这种方法能使湿地类型以及湿地与高地之间的混淆现象得到有效的克服。