数字挖掘方法在遥感分类中的应用研究

• 作者: 刘凯 赵勇
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 数据挖掘 神经网络 决策树 支持向量机 粗糙集
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研讨
• 页码范围: 22-24,76
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 3165字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-3000.2009.03.007

摘要

随着空间信息领域技术的提高,利用卫星遥感数据获取地表信息的数据量也飞速的增长,快速有效地在海量遥感数据源中获取感兴趣的地表信息成为一项重要的研究方向.数据挖掘方法具有从海量数据集中提取隐含其中信息的功能,使得数据挖掘方法在遥感图像分类和专题信息提取中具有较好的应用,但不同的数据挖掘算法具有各自的独特性,使得在遥感分类中使用数据挖掘方法并不容易,本文通过介绍几种常用的数据挖掘算法,分析和探讨了这些方法在遥感分类应用中的优势和局限性,为在遥感分类中更好的、有针对性的选择数据挖掘算法提供借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘凯		21	605	11.0	21.0
2	赵勇		1	2	1.0	1.0