1、本文作為國家高新技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助課題“遙感數(shù)據(jù)處理平臺與應(yīng)用”的一部分，對遙感圖像分類中的一些關(guān)鍵技術(shù)和主要算法做了深入的研究。針對傳統(tǒng)監(jiān)督和非監(jiān)督分類的不足，將模糊模式識別技術(shù)引入其中，并對模糊C均值算法進行了改進，從而獲得了更好的分類效果。文中根據(jù)前人提出的某些特定應(yīng)用的決策樹模型，建立了一個通用的知識規(guī)則符號庫，并設(shè)計了一個通用的決策樹分類平臺，方便了決策樹模型的建立和分類。最后設(shè)計并開發(fā)了以“圖像分類-分類后處

2、理-精度評價”為一體的“遙感圖像分類系統(tǒng)”。主要從事了以下研究工作： 1)在分析了傳統(tǒng)監(jiān)督和非監(jiān)督分類方法的基礎(chǔ)上，分別給出了傳統(tǒng)分類六種算法的分類思想和算法流程。并指出了這些基于統(tǒng)計模式識別的傳統(tǒng)分類方法的不足，結(jié)合模糊數(shù)學(xué)的思想，將模糊模式識別技術(shù)引入遙感圖像分類中。在研究了模糊C均值算法的基礎(chǔ)上，提出了一種適合于遙感圖像的改進模糊C均值算法，該改進算法結(jié)合鄰域統(tǒng)計分析的思想來優(yōu)化隸屬度函數(shù)，能夠獲得更快的分類速度、更高的分

3、類精度和更好的分類效果圖。 2)根據(jù)前人所建立的某些特定應(yīng)用的決策樹模型，建立了一個通用的知識規(guī)則符號庫，通過該符號庫和二叉樹結(jié)構(gòu)顯示界面的通用平臺可快速地建立一個決策樹模型。文中還對CART決策樹算法進行了改進，基于改進的算法可以很方便地進行遙感應(yīng)用方面的決策樹分類，并取得了較好的實驗效果。 3)最后基于以上的研究和國內(nèi)對遙感圖像處理軟件的需求，實現(xiàn)了一個以“圖像分類-分類后處理-精度評價”為一體的完善系統(tǒng)。