GIS数据融入遥感图像理解的模型初探

• 作者: 林剑 邓吉秋 陈绍求 鲍光淑
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 工学
• 关键词: GIS 遥感图像理解 数据 神经网络 进化计算
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 地理信息系统(GIS)应用
• 页码范围: 62-67
• 页数: 6页
• 分类号: TP75
• 字数: 4505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2002.01.013

摘要

作者在本文中讨论了利用电磁波散射的数值计算、高光谱、人工智能进行遥感图像理解的现状,说明了地理信息系统(GIS)数据融入遥感图像理解的重要性,概述了GIS数据融入所面临的问题,指出了GIS融入遥感图像理解对处理系统的一般要求,分析了基于数据挖掘的专家系统、神经网络、进化计算的特点和性能.结合神经网络和进化计算能融合多源数据、高度并行、自适应、自组织能力和知识处理的能力,以及进化计算通过重组、变异和复制算法具有优化选择的功能,构建了基于进化计算的神经网络的GIS数据,并融入模型.模型中GIS属性数据惯穿遥感图像理解的全过程,是一种高层次的数据融合,且GIS数据特征的提取、处理和遥感图像理解是高度并行的.它是一种实现GIS数据融入遥感图像理解的有效途径.基于数据挖掘的专家系统也具有上述功能,但存在数据挖掘的困难.