陈焕南，林红燕，邢海花

（1.海南经贸职业技术学院工商管理学院，海口 571127；2.海南师范大学信息科学技术学院，海口 571158）

关键字：遥感影像；不确定性；分类；模糊集

0 引言

遥感技术和信息技术的飞速发展，为我们提供了丰富的遥感数据源，这些高分辨率、高光谱的遥感影像数据为遥感定量化、实用化及产业化，为自然资源调查、环境监测、灾害防治和全球变化等提供了丰富的资料［1］。而遥感影像分类是遥感应用中的关键技术，如专题信息提取、专题制图、动态变化监测、遥感数据库的建立等都应用到遥感影像分类［2］，可以说分类精准度直接影响遥感技术应用的发展。但由于自然环境的复杂性、遥感影像数据获取及其处理方法的局限性等原因，遥感数据分类过程中不确定性不可避免。因此，遥感数据的不确定性已经引起了国内外学者的广泛重视。Gahegan等［3］提出空间信息不确定框架，从数值、空间、时间、一致性和完备性等方面描述遥感数据的不确定性。承继成［4］分析了遥感过程中的不确定模型、度量、尺度效应、传递、可视化、定量分析及其减少不确定性的方法等。葛咏等［5-6］提出结合遥感机理模型和数据分析的不确定性数据处理方式，并对遥感信息和空间分析过程及结果的不确定性进行可视化表达。Lan等［7］从形式化描述和综合评价两个方面提出了一种不确定性表示方法。Rocchini等［8］对生态系统遥感制图中的不确定性进行了综述。

提高地物分类精度一直是遥感影像处理与应用研究的热点之一，但遥感影像数据固有的不确定性及现有数据处理与分类方法的局限性，显著影响到遥感影像分类结果的精准度，制约了遥感技术更广泛的应用。……