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土壤含水量高光谱灰色关联度估测模式 总被引：2，自引：0，他引：2
针对土壤含水量高光谱估测中的不确定性,基于灰色系统理论,建立土壤含水量灰色关联度高光谱估测模式。首先根据光谱特征因子的非时间数据序列特性,利用基于加权距离的灰色关联度计算方法,构建灰色关联度预测模型;然后利用识别残差建立修正模型,提出了具有残差修正的灰色关联度预测模式,并应用于山东省泰安市土壤水含量高光谱估测。结果表明,检验样本的平均相对误差为3.614%,而基于经典的灰色关联模式和线性回归模型的平均相对误差分别为4.762%和6.841%。应用实例说明提出的模式是有效的。 相似文献
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本文基于灰色关联度和模糊聚类分析原理及多目标决策技术,提出了一种基于时间序列数据的动态聚类分析方法,并以复杂的城市化进程为例加以应用,得出了一些有意义的结果。实践证明,该方法适合于多指标、多时段的（复杂）动态系统建模。 相似文献
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空间数据匹配是空间数据更新与维护的基础和关键。针对空间数据匹配中不同匹配指标的权值确定困难的特点,以居民地为例,从空间数据最基本的图形数据差入手,利用灰色关联分析方法建立一种多指标居民地几何匹配权值自动确定的方法。该方法利用灰色关联分析的方法自动确定居民地实体间的位置、面积、方向等类型的图形数据差权值,得到综合图形数据差计算模型,通过计算待匹配数据综合图形数据差得到匹配结果。通过实验验证了该方法的可行性和实用性。 相似文献
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一种基于时序数据的动态聚类分析方法 总被引：2，自引：0，他引：2
本基于灰色关联度和模糊聚类分析原理及多目标决策技术,提出了一种基于时间序列数据的动态聚类分析方法,并以复杂的城市化进程为例加以应用,得出一些有意义的结果,实践证明,该方法适合于多指标,多时段的（复杂）动态系统建模。 相似文献
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传统的浏览下载的遥感信息服务模式存在被动性、同一性等缺点,如何主动、准确地满足用户的个性化需求已成为遥感信息服务的焦点问题。本文针对遥感信息在空间和波谱上的覆盖特性,引入区间数学的方法建立了用户模型,描述用户兴趣在遥感信息核心元数据上的分布特征。提出关联度和兴趣度概念用来评价遥感信息对用户兴趣的满足程度,设计了基于拓扑关系的关联函数定量计算关联度。通过将待分发遥感信息作为备选方案构建了决策矩阵,从而将遥感信息的智能服务问题转化为多属性决策问题,实现了面向用户兴趣的遥感信息主动推荐。 相似文献
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针对溃坝生命损失评估涉及众多地理空间对象且影响因素多而复杂的特点,提出了GIS支持下基于遗传优化神经网络的溃坝生命损失评估方法。引入GIS与空间信息格网,提出了基于GIS空间信息格网模型的溃坝生命损失评估计算模型。分析了溃坝生命损失的影响因素,通过灰色关联度模型评判,建立了评估指标体系。开发了GIS支持下的溃坝生命损失快速评估系统,分析了系统的集成方案以及GIS空间信息格网模型的实现方法。应用表明,该评估方法精度较高,效果较好。 相似文献
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针对建筑物沉降变形中各监测点相互关联、相互影响的情形,可将灰色系统理论中的GM(1,N)模型引入到建筑物沉降分析中。本文利用灰度关联方法确定相关因子的关联度,建立GM(1,N)模型,并与回归分析、GM(1,1)模型比较。通过工程实例,得出灰关联GM(1,N)模型预测精度明显高于另外两种模型,验证了该模型在进行建筑物沉降分析预测中应用的可行性。 相似文献
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本文根据灰色系统理论,应用关联序分析,探讨了一种对航空像片进行林分类型识别的方法.该方法首先确定航空像片样区信息中反映林分类型空间分布结构特征的频谱光电流数据序列,然后确定标准识别对象频谱序列的模式,再根据关联序分析法计算待识别对象与标准识别对象间的关联程度,从而根据关联度的大小确定待识别对象的林分类型。 相似文献
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激光雷达点云匹配与惯性组合导航技术是高精度定位导航领域研究的热点,匹配定位结果评价的准确性直接影响组合导航定位精度,特别是在室外实际道路场景下,环境复杂,点云误匹配概率较大,只有准确评价匹配定位结果,才能提高组合导航定位精度。因此,对于评价模型的研究具有重要的意义。本文将评价模型的构建抽象为多属性决策问题,采用复合多属性决策算法,识别影响定位结果的因素并进行赋权,定量地评价了定位结果的质量,并利用实际道路数据对模型进行了验证。结果表明,本文算法可靠有效,能够反映实际匹配定位结果质量。 相似文献
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地形匹配定位（terrain aided position,TAP）的似然函数反映了AUV（autonomous underwater vehicle）的位置在空间中的分布概率,由于地形的强非线性、随机性以及测量误差的非高斯分布使得似然函数也表现出非高斯分布的特点。TAP的误差与局部地形特征和地形测量误差密切相关,由于现有的方法未考虑局部地形特征,仅考虑了测量误差的统计置信区间,使得TAP置信区间的估计结果明显偏小。为解决TAP置信区间的估计问题,建立了TAP定位点的跳变模型。设TAP定位点Xp可以向搜索区间内任一点跳变,且向某一点的跳变概率与该点的似然函数值正相关,Xp向某一点跳变的置信度小于α时,认为xα不会向该点跳变,该点设为置信区间的边界点。另外,设地形匹配定位点的置信区间内匹配残差平方和函数为二次曲面,而Xp视为该曲面的待估计参数,则可以通过曲面参数的置信区间估计方法获得1-α置信度下的置信区间。新方法得到的置信区间范围大于现有的估计方法,试验结果表明,测量波束较少时,置信区间估计会出现异常,增加测量波束可以提高潮差和测量误差的估计精度,从而提高置信区间的估计精度,但测量误差非高斯分布条件下的补偿方法仍然需要进一步研究。 相似文献
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最大熵模型的巴基斯坦遗址预测分布研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对巴基斯坦的遗址分布问题,该文通过对巴基斯坦的遗址分布进行预测,基于674处遗址点,选取DEM、土壤类型、土地利用类型、离水距等环境变量作为自变量,构建Maxent遗址预测模型,利用Logistic模型验证Maxent模型的精度,并用Kvamme增益值进一步验证两模型的精度。结果表明,印度河流域遗址分布概率高,北部高地地区遗址分布概率低。Maxent模型和Logistic模型都具有较高的准确度,而Maxent模型的增益值远大于Logistic模型,模型精度更高;在局部尺度下,Maxent模型表现更加稳定,其增益值基本保持不变,而Logistic模型在不同的子区域内增益值并不稳定。Maxent模型对于小规模数据集的预测效果也优于Logistic模型。 相似文献
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贝叶斯网络支持的地表参数混合反演模式研究 总被引：5，自引：0，他引：5
基于贝叶斯网络理论，建立用于植被地表参数估计的混合反演模式，结合遥感物理模型实现了冬小麦叶片叶绿素含量（Cab）和冠层叶面积指数（LAI）的反演。用模型模拟数据以及2001年顺义遥感实验数据验证结果表明，LAI和Cab均有较好的反演精度。针对含噪声模拟数据反演结果中约有10％的噪声数据反演失败的情况，用不确定知识的处理方法有效地降低了失败点的比例。混合反演模式本质上是一个融合先验知识与观测数据的知识推理方案，本文实现了对反演过程中参数后验概率更新算法并引入热力学中的信息熵概念实现了参数后验信息动态定量计算，同时简单探讨了现阶段定量评价遥感反演过程中信息流控制存在的难点问题。 相似文献
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全波形LiDAR数据分解的可变分量高斯混合模型及RJMCMC算法 总被引：1，自引：1，他引：0
传统激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)数据处理均采用固定数的波形分解方法,容易遗漏部分重叠的返回波,降低波形拟合精度。为了实现可变数波形分解,本文提出了一种自动确定波形分解数的方法。假定波形数据服从混合高斯分布,并以此建立理想的波形模型;定义用于控制理想模型与实际波形拟合程度的能量函数,用吉布斯分布构建或然率;根据贝叶斯定理构建刻画波形分解的后验概率模型;设计可逆跳转马尔科夫链蒙特卡洛(reversible jump Markov chain Monte Carlo,RJMCMC)算法模拟该后验概率模型,以确定波形分解数并同时完成波形分解。为了验证提出算法的正确性,分别对不同区域的ICESat-GLAS波形数据进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性。 相似文献
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多视SAR影像像素强度通常建模为Gamma分布,其形状参数为常数(视数)。实验表明,多视SAR影像分割时,设Gamma分布的形状参数为变量可取得更好的分割结果。由于Gamma分布中形状参数以Gamma函数的形式出现,利用EM算法求解时无法获得形状参数的解析解。为此,本文提出了一种基于Expectation/Conditional Maxinnization(ECM)算法的多视SAR影像分割方法。利用ECM算法估计最大化后验概率条件下的Gamma分布参数及表征最优多视SAR影像分割的标号场实现。采用模拟和真实多视SAR影像验证提出算法。实验结果表明,Gamma分布的形状和尺度参数均能快速收敛到稳态值,且以此得到各同质区域的Gamma分布曲线可以很好地拟合其直方图。通过对分割结果的定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性,且优于EM算法。 相似文献
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高分二号遥感影像提取冬小麦空间分布 总被引：1，自引：0，他引：1
精细的农作物空间分布数据对于资源、环境、生态、气候变化和粮食安全问题均具有重要的意义,卷积神经网络已经成为从遥感影像中提取农作物空间分布数据的主要方法,但提取结果中的种植区域边缘往往比较粗糙。本文以高分二号遥感影像为数据源,选择冬小麦为提取目标,利用RefineNet模型和最大后验概率模型构建冬小麦遥感提取模型WWRSE(Winter Wheat Remote Sensing Extraction),获取精细的冬小麦空间分布数据。WWRSE模型利用RefineNet网络提取像素的语义特征,使用改进的SoftMax模型生成像素的类别概率向量;以类别概率向量的最大分量与次大分量的差值作为置信度,根据置信度将类别概率向量分为可信和不可信两组,可信组直接使用最大分量对应的类别标签作为相应像素的分类结果;结合最大后验概率模型确定不可信组像素的分类结果。利用随机梯度法对WWRSE模型进行训练。选择SegNet、DeepLab、RefineNet作为对比模型进行实验,WWRSE提取结果的精度为92.9%,比SegNet提高了13.8%,比DeepLab提高了10.9%,比RefineNet提高了8.6%。实验结果表明WWRSE模型在提取冬小麦空间分布数据方面具有一定的优势。WWRSE模型提取的结果能够为大范围冬小麦种植面积统计提供依据。 相似文献
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抽样检验是测绘成果质量检验的基本方法,抽样方案与被检成果质量水平的匹配程度直接决定抽样检验的效果。针对抽样方案的适用性和有效性评价问题,提出了计数型抽样方案的质量不确定性区间（quality uncertainty interval,QUI）的概念,并以给定概率水平条件下的QUI的长度评价抽样方案的适用性和有效性,以比较客观地反映抽样方案的两类风险程度。对4个典型测绘成果质量检验的抽样方案和6个仿真抽样方案进行数值计算和分析,验证了该方法的正确性和合理性。结果显示,该方法不仅适用于测绘地理数据的统计分析和成果质量检验,还可用于各种计数型抽样方案设计和两类风险控制。 相似文献