数据拥堵状态下最优数据库 GIS 遥感数据挖掘

        摘要: 在地理信息系统( GIS) 构建和设计中，需要进行 GIS 遥感数据挖掘，提高对 GIS 遥感数据库的访问能力。传统的遥感数据挖掘算法采用小波多层分解的遥感影像数据特征提取算法，在数据拥堵状态下挖掘效果不好。提出一种采用投影散斑尺寸配准和小波边缘检测的 GIS 遥感数据挖掘算法，构建 GIS 遥感数据最优数据库模型构建的特征信息评价系数，基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，进行遥感影像特征数据采集，对空间信息进行分析和处理，获得特征点相关信息，如位置、尺度、主方向及特征向量，通过投影散斑尺寸配准和小波边缘检测，得到 GIS 遥感数据挖掘模型的预测值，实现数据拥堵状态下的最优数据库 GIS 遥感数据挖掘模型构建。仿真结果表明，所提算法得到对遥感数据识别准确率为 98． 6% ，比传统算法提高 32． 3% ，耗时减少，性能优越，特征配准效果较好，特别在数据拥堵状态下，对数据挖掘的特征配准性能优越。