机载雷达测绘遥感图像下的典型空间信息数据挖掘方法

摘要

机载雷达遥感图像测绘技术凭借诸多显著优势，为空间信息勘测精度带来新方式，但是机载激光雷达测绘遥感图像中的典型空间测绘信息，如地形信息、高程测绘角度等参数间的特征匹配度较低、数据可用性较低.设计一种典型空间信息数据挖掘方法.在机载激光雷达测绘遥感图像中，经对地定位、空间信息测距与扫描等一系列挖掘信息处理，采集空间信息数据，通过选取、预处理、架构训练数据集、模糊神经网络构建与训练等阶段，自适应调整模糊神经网络参数与结构，通过学习预处理后的训练数据来训练模糊神经网络，依据智能雷达坐标系与机载典型被测空间坐标系关系，获取空间信息数据的隐藏知识，实现空间信息数据挖掘.以机载雷达测绘遥感图像为基础设计对比实验，实验结果表明，所提方法控制点及外业调绘地物点的平面点位与高程的实测值与量测值偏差分别低于2.8 m、1.78 m和1.4 m、1.07 m,偏差较小；根据挖掘结果可知，廊道式扩展率在0.56%～1.82%之间波动，挖掘效果较好.综上可知，所提方法空间信息数据挖掘精度符合地理空间信息勘测需求，地域边界扩展情况分析结果较佳.

关键词

机载雷达 / 测绘图像 / 空间信息数据 / 数据挖掘 / 模糊神经网络 / 聚类算法