为什么要对遥感数据做模糊化分析? 遥感源数据混合光谱像元 混合来源于遥感器的空间分辨率和渐变性地理现象 ●混合并非信噪比低(或非确定性高),而是信息含量高 一元一类逻辑(即布尔逻辑)无法进行有效处理 传统遥感分类产品的专题性 分类简化表达模型(比率尺度向名义尺度转换) 分类过程中信息丢失 质量下降,影响使用 ●解决办法:模糊表达及模糊分析 ●以软分类取代硬分类为什么要对遥感数据做模糊化分析？ ⚫ 遥感源数据混合光谱像元 ⚫ 混合来源于遥感器的空间分辨率和渐变性地理现象 ⚫ 混合并非信噪比低 (或非确定性高)，而是信息含量高 ⚫ 一元一类逻辑 (即布尔逻辑) 无法进行有效处理 ⚫ 传统遥感分类产品的专题性 ⚫ 分类简化表达模型 (比率尺度向名义尺度转换) ⚫ 分类过程中信息丢失→产品质量下降，影响使用 ⚫ 解决办法：模糊表达及模糊分析 ⚫ 以软分类取代硬分类