基于粗糙集的遥感影像分类中的不确定性问题研究

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在遥感数据的获取、处理、分析、数据转换等各种操作中,都会引入不同类型和不同程度的不确定性,并在随后的各种处理过程中传播,最终的不确定性则是各种不确定性不断积累的结果。随着遥感分类数据被广泛地作为GIS中研究土地覆盖和利用情况以及GIS中各种模型的重要数据源,研究遥感影像分类过程中的不确定性具有十分重要的意义。粗糙集理论是一种处理不确定性的数学工具,作为一种新兴的归纳学习方法,以其“不需对数据的任何先验假设”、“可提供非完备,非协调等不确定性知识获取方法”、“所获知识具有较好的直观可理解性”
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