基于关联规则的裙带菜筏式养殖遥感识别方法

筏式养殖裙带菜监测是大连地区遥感监测的重要应用之一,寻求一种快速准确的识别方法从而及时掌握裙带菜养殖的分布范围、面积、数量等基础信息,对地方政府调控产业发展起到关键作用。引入数据挖掘技术,利用landsattm数据源,开展基于关联规则的裙带菜筏式养殖信息提取方法研究,并在大连金石滩附近海域进行实验论证。应用数据挖掘关联规则分析方法,找出筏式养殖区和海水分类的知识规则,并通过该规则构建分类树提取养殖信息,最后结合筏式养殖形态特征对得到的分类结果进行噪声去除后,得到最终的分类结果。结果表明:该方法的总体识别准确度可达80%,与最大似然分类结果相比识别准确度提高11.64%,该方法能够满足监测基本需求,具备一定的可行性。