基于机器学习规则推理的湿地识别研究

编号 zgly0001582469

文献类型 期刊论文

文献题名 基于机器学习规则推理的湿地识别研究

作者 阮仁宗  冯学智  肖鹏峰  沈渭寿 

作者单位 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室  南京大学城市与资源学系  国家环境保护总局南京环境科学研究所江苏南京210098  江苏南京210093  江苏南京210042 

母体文献 地理科学 

年卷期 2005年06期

年份 2005 

分类号 TP79 

关键词 机器学习  规则推理  湿地  识别  遥感 

文摘内容 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83.81%。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。