[發明專利]決策支持單元、土地類型識別及驗證系統

在審

• 申請號: 201310740391.6
• 申請日: 2013-12-27
• 公開（公告）號: CN104750707A
• 公開（公告）日: 2015-07-01
• 發明（設計）人: 李超;羅軍;鄭茂恭;錢靜;陳會娟;周啟鳴
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 深圳市銘粵知識產權代理有限公司 44304
• 代理人: 楊林;馬翠平

1.一種決策支持單元的構建方法，其特征在于，包括如下步驟：

S2、獲取已識別土地類型的遙感數據，所述遙感數據包括若干屬性數據；

S4、選取至少兩個所述屬性數據作為特征屬性數據進行聚類，將所述遙感數據分成若干類簇；

S6、對每個類簇中的遙感數據基于所述土地類型與特征屬性數據進行重構；

S8、對重構后遙感數據進行關聯規則發現，獲取關聯結果；

S10、存儲關聯概率大于概率閾值T的關聯結果形成決策支持單元。

2.如權利要求1所述的構建方法，其特征在于，所述步驟S6包括如下步驟：

S62、選擇所述特征屬性數據中的一個或者多個作為重構屬性數據；

S64、對每份遙感數據進行條目標示組建，將每份遙感數據的土地類型及其重構屬性數據同時組建為該份遙感數據的條目標示；

S66、對每個類簇中的所述條目標示進行排列組合，并統計各個排列組合的數量。

3.如權利要求2所述的構建方法，其特征在于，所述步驟S62進一步還包括：

對選擇的特征屬性數據中的一個或多個進行分類處理，并將分類處理后的結果替代所述選擇的特征屬性數據作為重構屬性數據。

4.如權利要求1所述的構建方法，其特征在于，概率閾值T大于等于65%。

5.如權利要求1至4任一項所述的構建方法，其特征在于，所述特征屬性數據包括土地面積、中心坐標和土地周長中一個或者多個。

6.如權利要求1至4任一項所述的構建方法，其特征在于，所述聚類采用DBSCAN算法、K-means算法和KNN算法中的一種。

7.如權利要求1至4任一項所述的構建方法，其特征在于，所述關聯規則發現采用Apriori算法。

8.一種決策支持單元，其特征在于，采用權利要求1至7任一項所述的構建方法構建獲得。

9.一種土地類型識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

S100、采用權利要求1至7任一項所述的構建方法獲取決策支持單元；

S120、獲取待識別遙感數據的屬性數據，以及至少一個與所述待識別遙感數據相鄰的已識別遙感數據的土地類型及其屬性數據；

S130、對所述待識別遙感數據的屬性數據以及所述相鄰的已識別遙感數據作如下處理：

S132、獲取所述待識別遙感數據與所述相鄰的已識別遙感數據的重構屬性數據；

S134、對所述相鄰的已識別遙感數據進行條目標示組建，將所述相鄰的已識別遙感數據的土地類型及其重構屬性數據同時組建為所述相鄰的已識別遙感數據的條目標示；

S140、結合所述相鄰的已識別遙感數據的條目標示、所述待識別遙感數據的重構屬性數據與所述決策支持單元，給出所述待識別遙感數據的土地類型。

10.一種土地類型識別模塊，其特征在于，包括：

采用權利要求1至7任一項所述的構建方法獲取的決策支持單元，用于提供決策支持；

第一獲取單元，用于獲取待識別遙感數據的屬性數據，以及至少一個與所述待識別遙感數據相鄰的已識別遙感數據的土地類型及其屬性數據；

第一屬性處理單元，用于獲取所述待識別遙感數據與所述相鄰的已識別遙感數據的重構屬性數據；以及

對所述相鄰的已識別遙感數據進行條目標示組建，將所述相鄰的已識別遙感數據的土地類型及其重構屬性數據同時組建為所述相鄰的已識別遙感數據的條目標示；

第一處理單元，用于結合所述相鄰的已識別遙感數據的條目標示、所述待識別遙感數據的重構屬性數據與所述決策支持單元，給出所述待識別遙感數據的土地類型。