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基于粗集理论的遥感农业监测研究(英文)  
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【英文篇名】 Application Study of Rough Set in Remote Sensing for Crops
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【作者】 朱庆伟; 郭达志;
【英文作者】 Qingwei ZHU 1*; Dazhi GUO 2 1. School of Surveying Science and Technology; Xi’an University of Science and Technology; Xi’an 710054; China 2. School of Resource and Safety Engineering; China University of Mining and Technology; Beijing 100083; China;
【作者单位】 西安科技大学测绘科学与技术学院; 中国矿业大学(北京)资环学院;
【文献出处】 Agricultural Science & Technology , 农业科学与技术(英文版), 编辑部邮箱 2013年 05期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 知识发现; 粗糙集; 遥感; 农作物;
【英文关键词】 Knowledge discovery; Rough set; Remote sensing; Corps;
【摘要】 [目的]探求粗糙集理论在遥感影像特别是农作物生长上的分类精度。[方法]采用数据挖掘和知识发现方法,重点分析了包括粗糙集理论在内的4种数据分类方法(粗糙集、代数集、自身集以及聚集),建立了分类模型流程。通过程序改化,对比了未经处理的TM影像分类精度和经过2次不同改化后的分类精度。[结果]在影像基本信息不变的基础下,采用改化后的粗糙集分类方法,可以得到分类精度更为细致的结果,尤其在地区地表起伏较大的且待分农作物种类小于5种的情况下效果更加明显。[结论]该研究为进一步利用数据挖掘技术来监测农作物生长提供理论依据。
【英文摘要】 [Objective] This study aimed to improve classification accuracy of RS images using rough set theory in the growth of crops. [Method] Technique methods of data mining and knowledge discovery have been used. The development status of spatial data mining and knowledge discovery (SDMKD) is presented and data mining techniques in remote sensing were deeply analyzed. Then, SDMKD of TM image are researched using method of rough set, mainly including four methods (rough set, apriori algorithms, inductive learning, ...
【基金】 Supported by the by Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China(20096121120001); Science Research Program of Educational Commission of Shaanxi Province of China(12JK0781)~~
【更新日期】 2013-07-22
【分类号】 S127;TP873
【正文快照】 With the emergence of remotesensing(RS)technology,ithas been developing rapidlyand continually.During the period,RSdata has also increased quickly.In the1980s,with the advance of global po-sitioning systems(GPS),geographicalinformation systems(GIS)and rem

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