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遥感影像分类中的空间尺度选择方法研究 总被引：5，自引：1，他引：4
提出了一种新的基于信息熵的空间尺度选择方法。该方法充分利用了遥感影像的多光谱信息。在这个方法中, 信息熵被用于评价影像类别可分性的定量标准; 另外影像的空间分布特征也被考虑。该方法与已有方法, 即基于局部方差的方法、基于变异函数(Variogram)的方法、基于离散度的方法, 进行了比较。TM和QuickBird两种影像被引入到评价中来。实验结果表明, 本方法能够准确地确定两种实验影像的最优分类精度所对应的空间尺度。QuickBird影像采用了面向对象的分类方法进行实验, 这表明本方法不仅适合于传统的分类方法, 同时也适用于面向对象的方法。通过比较分析表明, 本文方法明确优于已有各种方法。 相似文献
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卡尔曼滤波方法是一种高效的处理动态数据的方法。近年来,随着其应用领域的扩大,为了克服传统卡尔曼滤波方法的不足,逐渐出现了抗差卡尔曼、渐消记忆卡尔曼、自适应卡尔曼等滤波方法,本文通过对不同卡尔曼滤波方法原理的介绍,归纳总结了三种不同的卡尔曼滤波方法。 相似文献
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现有桥梁加固质量评估,到同一构件用到多种加固方法加固,而各方法权重分配研究较少.针对这种情况,提出一种确定各种加固方法权重的计算方法.首先,确定抗弯加固构件中各加固方法的配筋率计算方法;然后通过调研收集试验数据,计算出相应地配筋率与承载能力提高率;再通过MATLAB正弦函数曲线拟合出每种加固方法的配筋率与承载力提高率之间的关系;最后通过比较该构件中各种方法对承载能力提高率的贡献,确定每种加固方法的权重.将此方法运用于贵州某采用三种加固方法进行主拱圈加固的大桥加固质量评价之中,效果良好. 相似文献
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卡尔曼滤波方法是变形监测中常用的一种方法,本文通过对获取的地铁沉降观测数据进行监测,采用经典的卡尔曼滤波方法和基于方法补偿的自适应卡尔曼滤波方法进行监测预估,通过对比发现,基于方差补偿的自适应卡尔曼滤波方法能够有效地控制观测数据异常对动态系统参数估计的影响,保证了变形监测数据估计的精度。 相似文献
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随着数据获取方式和技术的多样化,多源空间数据持续累积,迫切需要研究数据集成方法,以更好地为地学研究与应用提供信息和技术支持。将各种用于集成多源空间数据的处理过程统称为数据融合,并从经典方法和扩展方法的角度,分别综述相关研究进展。为综述经典方法的研究进展,依据空间对象数据模型和场数据模型,理清了数据融合及其相关数据处理较成熟的方法;对于扩展方法,阐述了多点地统计方法、统计-机理型方法、多尺度分析与重构方法、信息论方法等。为更有效地支持多源异构数据环境下的数据融合,讨论了尺度不匹配、语义不一致性、时间维等问题。 相似文献
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针对高分辨率光学卫星影像线段断裂问题,基于不同方法线段提取结果优势互补的思想,提出一种简单的线段融合方法。首先,从边缘提取、边缘跟踪入手,对不同方法试验结果进行对比分析,以此验证融合不同方法线段提取结果的必要性;其次,选取边缘提取、边缘跟踪差异性较大的两种线段提取方法作为融合基元,并对戴激光等提出的线段提取方法进行了改进;然后,通过相位分组、端点约束、拓扑约束,构建不同方法线段的匹配模型;最后,依据线段长度优先的原则,建立线段融合决策模型。通过多幅不同类型、不同大小、不同覆盖区域的高分辨率光学卫星影像试验结果对比分析,本文方法相对于其他方法,具有线段结果完整度高的优势。 相似文献