赵 静，王崇倡，王家海，陈艳玲

(1.辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院,辽宁 阜新 123000；2.国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097；3.河南理工大学 测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454000)

基于云理论的遥感影像分类方法分析

赵 静1,2，王崇倡1，王家海1，陈艳玲3

(1.辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院,辽宁 阜新 123000；2.国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097；3.河南理工大学 测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454000)

采用基于云理论的遥感影像分类方法，该理论兼容模糊性和随机性，通过逆向云发生器生成云模型，进而得出云的数字特征隶属函数，使用X条件云发生器计算隶属度，最后用极大判别法实现分类。通过与传统方法的实验对比分析，基于云理论的遥感影像分类方法有效地改善分类中的不确定性问题，提高分类准确度。

不确定性；云理论；遥感影像分类；云发生器；隶属度

遥感起源于20世纪60年代，到80年代高光谱遥感技术兴起，遥感分类是人们获取信息的一种重要手段[1]。遥感影像分类实质上是从定量数值、地物光谱信息到定性概念、地物类别的一种转换[2]。但是，由于环境自身变化的随机性、传感器本身特性的影响以及地表覆盖的复杂性，这种转换存在着一定的模糊性和随机性，特别当地物细节丰富、空间相关性强而产生相互影响和干扰强的情况下，这种不确定性很明显。模糊性主要体现在图像中各个对象的边界像素的“非此即彼”性，随机性主要体现在模糊像元对于一个对象隶属的不确定性[3]。……