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相似文献
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1.
样本数据是开展湿地制图的研究基础之一,对于数据生产和精度验证具有重要作用。针对湿地生态系统类型多样,大区域的全湿地类型样本生产困难的问题,本研究提出了一种准确、高效的大区域密集湿地样本生产框架。该框架主要包括两部分:首先,基于已有的湿地数据产品,使用规则筛选的方法直接生产稳定的湿地样本点,能够得到河流、湖泊、水库、滨海木本沼泽(红树林)、滩涂的5种湿地类型样本点;其次,基于多源专题数据进行规则筛选,生产潜在湿地样本点,并利用Google Earth Engine大数据云平台、Google Earth平台和Collect Earth平台进行目视解译,以确定潜在湿地样本点的类型属性。本文开展大洲尺度的全湿地类型样本生产,结果表明:本研究共生产了150688个湿地样本点,其中内陆湿地样本点为121412个,滨海湿地样本点为11563个,人工湿地样本点为17693个。13种湿地类型中,湖泊样本点占比最大(39.22%),潟湖样本点占比最小(0.19%)。本文生产了稳定、高质量的湿地样本点,样本数量充足,空间分布合理,能够为湿地分类器的训练和分类结果精度验证提供可靠的数据基础。  相似文献   

2.
长江口北岸土地利用空间结构分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用地统计学方法,进行长江口北岸土地利用样本点半变异函数拟合和结构性分析,研究表明:当样本点间距小于61km时,土地利用样点间的距离越小,空间相关性越大;当样本点间距大于61km时,区域化变量的空间相关性不存在.长江口北岸土地利用样本点半变异函数拟合的结构系数为0.7左右,表明长江口北岸土地利用样本间的变异更多是由随机因素引起的,土地利用样本间的空间依赖性较弱,但有增强的趋势.  相似文献   

3.
依照单类分类和主动学习的基本原理,利用光谱信息和道路几何信息共同实现道路提取。首先人工标记部分道路与非道路样本,用SVDD训练筛选出初始道路与非道路样本点代入SVM得到初始分类图,路径开运算处理之后进行直线匹配获取二值道路图。接下来是一个主动学习过程,根据样本点离超平面的距离及与二值道路图的匹配结果选取最终样本。将留下的样本点代入SVM中并赋以一定权值迭代训练,迭代固定次数之后选取正确率最高的SVM模型。最后利用路径开运算处理获取初始道路,经过形态学后处理得到最终的道路。实验结果表明,该方法可以有效地从高光谱遥感影像中提取道路。  相似文献   

4.
用神经网络方法转换GPS高程   总被引:63,自引:2,他引:61  
本文提出用神经网络方法转换GPS高程为正高或正常高,给出一种改进了的BP神经网络拓扑结构和算法,并用GPS的实际定位资料构成43个样本集作了在计算分析,估算的精度达到厘米级、最后用网络方法与二次多项式曲面拟合大地水准面转换GPS高程的方法作了比较,神经网络方法的精度优于二次多项式曲面拟合法,而且精度比较稳定,对已知样本点的数量要求较少。  相似文献   

5.
目的 建立传统元胞自动机(CA)模型时,如果样本数量不足,模拟效果往往非常不理想。提出了多源领域知识迁移CA模型,利用多个已有的旧样本数据集来帮助建立新的CA模型,并选取广东省深圳市作为试验区验证了其有效性。试验结果表明,该模型在新样本数量不足的情况下能够明显改善模拟效果,并且有效减小产生负迁移现象的风险。  相似文献   

6.
提出了一种分析多数据流变化趋势的新方法。该方法引入集对分析思想,使用峰值数据进行分析,计算简单、数据量小。实验表明,峰值的变化趋势较能真实地反映数据流的变化趋势;同时,本方法对解决样本点个数不一致的问题是有效的。  相似文献   

7.
对于地理国情监测、地表覆盖等大范围、大数据量、多人参与的遥感监督分类工作,其影像重叠区的样本选择具有盲目性,不便于管理,其分类的成果接边效果不佳,导致作业效率不高。针对上述问题,从数据工程角度出发,研究了影像重叠区样本重用的方法,构建接边样本库,实现多幅相邻影像重用公共的样本点,既减少了样本采集工作量又保证影像接边的分类一致性,最后以某区域的TM影像植被分类提取进行实验,实验结果证明了该方法的可行性与实用性。  相似文献   

8.
9.
基于中国农业科学院在呼伦贝尔草原实测的120组草地冠层光谱反射率及相应的叶面积指数(LAI)数据,在进行主成分分析(PCA)实现降维处理的基础上,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络方法对草地LAI进行了高光谱反演研究.PCA结果表明,前9个主成分的累积贡献率达到了99.782%,能包含原光谱数据的绝大部分信息.将120组LAI及相应的9个主成分样本数据随机分为校正集数据(90组)和预测集数据(30组),分别用于神经网络模型的建立和LAI的预测.所构建的神经网络模型的模拟结果表明,RBF神经网络模型对校正集样本的模拟准确率达到100%(RMSE =0.009 6,R2 =0.999);预测集样本的实测LAI和模拟LAI之间的均方误差和决定系数分别为0.218 6和0.839,取得了较好的模拟效果,有效提高了传统的多元线性回归方程(RMSE =0.416 5,R2=0.570)的计算精度.  相似文献   

10.
对数字高程模型分析中常用的内插方法进行了介绍,对拉格朗日(Lagrange)内插法、不规则三角网(TIN)内插、标准格网内插法进行了算法研究并在工程应用中编写计算机程序,在深圳软地基处理的沉降监测工程中对监测样本点的沉降进行内插计算和分析。  相似文献   

11.
基于等高线表面估计法的LIDAR数据DEM提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文采用了一种新的利用LIDAR数据提取数字高程模型(DEM)的方法。该方法首先由原始LIDAR数据内插生成数字表面模型(DSM),然后根据DSM等高线闭合及相交情况,将等高线分为非地面等高线和地面等高线,最后内插地面等高线生成当前DEM,并采用迭代逼近的方法进行精化,生成最终的DEM。实验证明该方法可以适用于有一定起伏的地形表面,而且该方法原理简单,计算量小,切实可行。  相似文献   

12.
基于信噪比加权的丹麦法抗差导航模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在接收机自主完备性算法(RAIM)中粗差探测和剔除最为关键。针对原有算法的不足,提出将基于信噪比加权丹麦法用于接收机自主完备性监测中。利用迭代最小二乘估计对故障卫星进行降权处理,以达到隔离的效果。对算法进行数学建模,描述了算法的流程;利用实测数据进行验证表明:该方法计算速度快且精度也有所提高,具有一定的参考价值。  相似文献   

13.
提出了一种从车载激光扫描数据中自动提取路面的方法。通过分析车载激光扫描点云的空间特征,提出运用近似平面约束法、有序最小二乘坡度估计法和多尺度窗口迭代分析法进行初始路面种子点提取;然后基于局部坡度滤波方法提取所有的路面点;最后选择两组实际点云数据进行实验。结果表明,该方法能快速准确地提取高速公路路面点云,实验数据的提取准确率为95.74%,完整率为98.11%。  相似文献   

14.
针对车载移动测量系统中激光扫描仪和载体坐标系之间存在的位置和姿态偏差,在结合常规特征点、特征面检校方法基础上,本文提出了一种带有误差改正数的位置和姿态检校方法。利用TLS获取的车载系统整体点云模型和传感器固有几何属性,获取传感器之间相对关系初值,在此基础上引入误差改正数,构建误差改正模型。在与IGS站联测的检校场中借助平面、球形标靶和平面反射标志等特征,采用最小二乘法迭代法计算误差改正数最优解,从而实现传感器快速检校。试验结果表明,该方法切实可行,检校后点云平面绝对精度和高程绝对精度分别为0.043、0.072 m,相对精度为0.018 m,满足移动测量系统数据获取的精度要求,对促进车载移动测量技术发展和应用具有重要意义。  相似文献   

15.
利用有理函数模型替代严格传感器模型已经成为当前高分辨率遥感影像通用的数据标准.对于附加有理函数模型系数的线阵CCD遥感影像,提出了一种利用反解有理函数模型实现倾斜像片与水平像片转换方法.其主要原理同传统框幅式倾斜影像与水平影像的转换相似:将倾斜像片上像点投影到物方水平面上;然后在物方水平面上根据原始倾斜像片的地面采样间...  相似文献   

16.
提出了一种新的直观的方法进行多边形区域之间的运算。首先将需要计算的多边形区域的边进行自动拓扑构建,利用多边形区域的边将平面划分为n个小多边形区域;然后生成这些多边形区域的内点,通过判断小多边形区域的内点是否在原始多边形区域内来确定小多边形区域是否选取;最后合并选取的小多边形即为所求。试验结果表明,该方法思路清晰、鲁棒性强,在GIS中得到了有效的运用。  相似文献   

17.
高分辨率遥感影像基于仿射变换的严格几何模型   总被引:7,自引:2,他引:7  
介绍了高分辨率遥感影像方位参数求解的严格几何模型,该模型采用了基于平行光投影的三步变换的方法,第一步是将三维空间经过相似变换缩小至影像空间,再将其以平行光投影至一个水平面上(仿射变换),最后将其变换至原始倾斜影像,同时对许多分辨率为10m,3m与1m的影像进行了试验,结果验证了新模型的正确性。  相似文献   

18.
镜面投影法确定地球同步卫星精密轨道   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对地球同步卫星(GEO)轨道面变化缓慢且能知道较准确近似值的特点,提出了镜面投影法。它以轨道面作对称面(镜面),将原观测站投影生成虚拟观测站;利用原站星距构成虚拟观测值。原观测值与虚拟观测值联合用于轨道参数估计,可以大大地增强观测几何结构,改善法方程状态,提高参数估值的精度。仿真计算的结果表明,新方法的效果明显。  相似文献   

19.
This paper presents a method called SACRS2, a scheme for atmospheric correction of RS2-AWiFS (Resourcesat2-Advanced Wide Field Sensor) data. The SACRS2 is a computationally fast scheme developed from a physics-based detailed radiative transfer model 6SV for correcting large amount of data from the high-repetivity AWiFS sensor. The method is based on deriving a set of equations with coefficients which depend on the spectral bands of the RS2-AWiFS sensor through forward signal simulations by 6SV. Semi-empirical formulations provided in the SMAC method with a few improvements have been used to describe various atmospheric interactions. A total of 112 coefficients for different equations are determined using the best fit equations against the computations of the 6SV. After the specific coefficients for the RS2-AWiFS spectral bands are determined, the major inputs of the scheme are raw digital numbers recorded by RS2-AWiFS sensor, atmospheric columnar water vapour content, ozone content, aerosol optical thickness at 550 nm and viewing-illumination conditions. Results showed a good performance of the SACRS2 with a maximum relative error in the SACRS2 simulations ranged between 1% for a reflectance of 0.5 and 8.6% for reflectance of 0.05 with respect to 6SV computations. Validation of retrieved surface reflectance using the SACRS2 scheme with respect to in-situ measurements at two sites indicated a capability of this scheme to determine the surface reflectance within 10%. This is a first of its kind scheme developed for the atmospheric correction of any Indian Remote Sensing satellite data. A package containing the SACRS2 software is available on the MOSDAC website for the researchers.  相似文献   

20.
农作物病害的准确识别有助于提高农作物的产量与质量。针对作物病害图像训练样本数据量较少的情况,本文采用迁移学习方法结合分步识别模型对多种农作物病害种类进行了识别。将PlantVillage公开数据集中3种农作物的10类作物叶片图像作为训练样本,利用直接识别方法分别对VGG16和ResNet的原始模型和迁移学习模型进行训练,得到模型的分类结果;提出分步识别方法,将训练样本按作物种类和病害类型归类,分别进行模型训练并构建分步识别模型。试验结果表明:利用迁移学习方法能够在原始模型的基础上将识别精度提高20%以上;在其基础上引入分步识别方法并与直接识别方法对比,能够将VGG16和ResNet模型精度再分别提高14%和8%。本文提出的迁移学习分步识别方法能够实现在小样本训练数据情况下的作物病害准确识别,可为作物病害防治提供有效的技术支持。  相似文献   

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