【摘 要】
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采用数据发掘技术从 ＧＩＳ数据库和遥感图像中发现知识，用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径：在空间对象粒度上学习和直接在像元粒度上学习。分析了两种粒
【机 构】
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国土资源部航空物探遥感中心遥感部!北京市学院路29号; 100083; 武汉测绘科技大学校长办公室!武汉市珞喻路129号; 430079; 中国电子系统工程研究
【基金项目】
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国家自然科学基金;测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金;教育部博士点专项基金!编号49631050．WKL（97）03
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采用数据发掘技术从 ＧＩＳ数据库和遥感图像中发现知识，用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径：在空间对象粒度上学习和直接在像元粒度上学习。分析了两种粒度学习的特点和适用范围，同时提出了一种归纳学习与传统图像分类法的结合方式。用北京地区 ＳＰＯＴ多光谱图像和 ＧＩＳ数据库进行土地利用分类的试验证明，归纳学习能较好地解决同谱异物、同物异谱等问题，显著提高分类精度，并且能够根据发现的知识进一步细分类，扩展了遥感图像分类的能力。
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