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针对常规的密度峰值聚类算法在确定数据聚类中存在聚类中心的重复性、聚类不稳定、不适用于三维点云分割等问题,提出了中心均匀化聚类群融合算法.该算法对局部密度和距离函数进行归一化处理,较好地解决了这两种函数尺度不一的问题;基于局部密度和距离函数乘积的变化率来确定聚类中心,并对重复或距离很近的聚类中心进行了消除,避免了聚类中心非均匀分布对聚类的影响;利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,依据邻近聚类数据群之间的距离来判断邻近聚类之间的融合,实现对点云数据的有效分割.基于二维离散数据聚类及不同分辨率点云数据分割的实验结果表明:所提算法不仅适用于二维离散数据的聚类,也适用于三维点云数据的分割,且分割精度和稳定度要优于常规的CFDP、K-means、DBSCAN、DPC聚类算法和深度学习方法. 相似文献
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遥感影像模糊聚类方法可以在无需样本分布信息的情况下获取比硬聚类方法更高的分类精度,但其仍依赖先验知识来确定影像地物的类别数。本文提出了一种基于自适应差分进化的遥感影像自动模糊聚类方法,该方法利用差分进化搜索速度快、计算简单、稳定性高的优点,以Xie-Beni指数为优化的适应度函数,在无需先验类别信息的情况下自动判定图像的类别数,并结合局部搜索算子对遥感影像进行最优化聚类。通过模拟影像以及两幅真实遥感图像的分类实验表明,本文方法不仅可以正确地自动获取地物类别数,而且能够获得比K均值、ISODATA以及模糊K均值方法更高的分类精度。 相似文献
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鉴于传统GPS载波相位组合观测值筛选方法工作量大的问题，引入了模糊聚类筛选理论，将其与载波相位组合理论相结合．对聚类指标进行了选取．运用最大树聚类法对GPS三频载波相位组合观测值进行了分类。通过矩阵变换法及实例验证了该方法的可行性与可靠性。 相似文献
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K-Means算法是比较流行的局域聚类算法,但由于其存在需要输入聚类数目以及对初始聚类中心敏感等缺陷,本文提出了一种基于密度的加权K-Means聚类算法来初始化聚类中心。该算法定义了点的密度函数和聚类中心函数,通过一定评价函数获取聚类中心。该方法获取的聚类中心不仅周围密度比较大,而且各个聚类中心之间相关性比较小,从而有效的减少了聚类时间,提高算法效率。 相似文献
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本文介绍了一种利用遥感图像数据及土地资源野外调查数据,在IBM—PC/XT微机上,建立区域性土地资源评价信息系统的方法。该系统可对土地资源进行高效、快速的周期性评价和自动制图。 系统采用网格方法对多边形图像进行特征编码及数字化输入,利用模糊数学的原理和方法,建立了土地资源适宜性评价的模糊动态聚类评价模式,并用模糊模型识别评价模式进行土地资源的质量评价。根据上述评价模式,系统可进行多层数字图像之间的逻辑图像运算,从而实现了土地资源评价过程的自动化。 相似文献
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局部空间同位模式挖掘旨在揭示多类地理事件在异质环境下的共生共存规律。已有的方法一方面需要模式筛选的频繁度阈值参数,另一方面需要区域探测的划分参数或聚类参数,参数的不合理设置会导致挖掘结果不可靠甚至出现错误。因此,提出了一种显著局部空间同位模式自动探测方法。首先,基于空间统计思想,采用非参数模式重建方法对空间同位模式进行显著性判别,将全局非显著空间同位模式作为进一步局部探测的候选模式;然后,借助自适应空间聚类方法提取每个候选模式的热点区域;最后,通过不断生长并测试每个热点区域,界定显著局部空间同位模式的有效边界,即空间影响域。通过实验与比较发现,该方法能够客观且有效判别空间同位模式的显著性,并且自适应地提取局部同位模式的空间分布结构,降低了现有方法参数设置的主观性。 相似文献
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人类大规模的活动与自然资源开发,引起了全球范围内的生态环境以及可更新资源的迅速变化。快速、定量监测这些变化,已成为遥感应用研究新的发展领域。 本文叙述了有关资源环境动态遥感监测研究方面的初步探索性工作,主要包括利用图像处理系统,根据专题变化因素的光谱亮度统计进行密度、比值和纹理处理、不同时期遥感信息的复合处理和规一化差值及主成分分析法的“亮度”、“绿度”差值分析;利用地理信息系统,采用覆盖分析和局部更新法进行再生资源变化图件的快速更新,以及为研究再生资源动态变化规律,而进行的多变量相关、区域回归分析方法。 相似文献
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空间聚类是挖掘空间知识的重要手段之一。针对现有方法难以处理几何、分布特征差异大的面群聚类问题,本文提出了一种面要素分布密度的描述参数—聚集度,并设计了一种自然面群聚类方法。首先,分析了面要素分布密度的影响因子,定义了聚集度的概念,设计其计算方法并验证其有效性及优势;然后,基于聚集度和边界最短距离建立相邻面从属关系,识别聚类中心,完成初始群组的构建;最后,围绕群组特征设计了边缘检测和群组合并模型,实现了邻近相似群组的合并。试验表明,相较于最小生成树、强度函数聚类方法,本文方法兼顾几何特征、分布特征的复杂性,有效提升了自然面群的聚类效果。 相似文献
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空间聚类是探索性空间数据分析的有力手段,不仅可以直接用于发现地理现象的分布格局与分布特征,亦可以为其他空间数据分析任务提供重要的预处理步骤。空间聚类有望成为大数据认知的突破口。空间聚类研究虽然已经引起了广泛关注,但是依然面临两大最根本的困境:"无中生有"和"无从理解"。"无中生有"指的是:绝大多数方法,即使针对不包含聚类结构的数据集,仍然会发现聚类;"无从理解"指的是:即使同一种聚类方法,采用不同的聚类参数就会获得千变万化的聚类结果,而这些结果的含义不明确。造成上述困境的根本原因在于:尺度没有在聚类模型中被当作重要参数而恰当地体现。为此,笔者受到人类视觉多尺度认知原理的启发,根据多尺度表达的"自然法则",建立了一套尺度驱动的空间聚类理论。首先将尺度定量化建模为聚类模型的参数,然后将空间聚类的尺度依赖性建模为一种假设检验问题,最后通过控制尺度参数以自动获得统计显著的多尺度聚类结果。在该理论指导下,可以构建适用不同应用需求的多尺度空间聚类模型,一方面降低了空间聚类过程中的主观性,另一方面有利于对空间聚类模式进行全面而深入的分析。 相似文献
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DTM作为地理空间定位的数字数据的集合,在GIS空间数据库中,能够反映地理基础、社会经济、资源与环境和地形等多方面的信息。本文在综述数字地面模型的建立方法的基础上,应用DTM进行坡度分级和区域设计模型叠加模式,探讨了三维地表模型在土地整治中应用。 相似文献
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基于GIS的盐城市区域发展时空特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以江苏省盐城市为例,获取了1975年、1990年、2000年、2004年、2006年和2010年6个年份的土地利用分类数据,研究了盐城市区域发展的时空变化。选取LISA指数用于捕捉局部空间聚类特征,探索时段内的发展集群区域;同时利用Getis指数捕捉集群区域内的发展峰值,展示发展冷点地区和热点地区。研究结果表明,发展聚类在空间上呈现散点式分布,分布较为明显,且随时间推移范围逐步扩大;热点分布区仍然呈现以县市中心城区为主的格局,且该时段内逐渐由内陆向沿海发展;冷点区则呈现明显的减少趋势,北部及部分沿海区域正逐步转换为热点区。 相似文献
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复杂环境下高分二号遥感影像的城市地表水体提取 总被引：1，自引：0，他引：1
水体指数可以抑制背景噪声和提高地表水体的可分性,已经广泛用于地表水体提取。传统FCM聚类算法考虑了地物的不确定性,但没有顾及地物的邻域空间信息,对背景异质性比较敏感。针对传统FCM聚类算法的不足,提出一种可变邻域的区域FCM聚类算法。由于复杂环境下高分二号(GF-2)遥感影像的城市地表水体具有复杂异质背景和不确定性的特点,本文利用水体指数和区域FCM聚类算法的优点,提出一种整合水体指数和区域FCM的城市地表水体自动提取算法,该算法主要步骤包括:(1)去除影像阴影后计算归一化差分水体指数NDWI(Normalized Difference Water Index);(2)区域FCM聚类算法;(3)整合水体指数和区域FCM聚类的城市地表水体自动提取算法。最后采用两景GF-2高分辨率遥感影像(广州和武汉)进行实验,验证了该算法的有效性,并与经典地表水体提取算法进行对比分析。实验结果表明:该算法具有较高的水体提取精度,城市地表水体边界既具有较好的区域完整性又保持了局部细节,同时对城市地表水体复杂背景噪声具有较好的抑制作用,有效减少传统FCM聚类算法的"胡椒盐"现象。 相似文献
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A. K. Roy 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》1978,6(2):79-86
With the advent of Remote Sensing via Satellites, specially the LANDSAT providing a synoptic overview of our Earth, a powerful new tool aiding in regional terrain analysis for natural resources surveys is now available to earth scientistis. Many significant earth features identifiable on LANDSAT images help to update regional surveys. Sequential coverage is an added advantage. Based on terrain analysis using LANDSAT imagery, and utilising the principles of visual interpretation to develop satellite photo-analytical keys highlighting landforms, drainage features and the like it is possible to delineate hydromorphic units for groundwater studies on a regional scale. The paper highlights the utility of LANDSAT imagery interpretation in small scale hydromorphic mapping for groundwater studies by citing examples from North and Central India. The advantage of conjunctive use of satellite, aircraft ann ground data in enhancing survey results is mentioned. The known and expected hydrologic conditions in the different hydromorphic units mapped have been given. The study approach is relatively new in India, and can be very useful in planning regional groundwater exploration programmes. The method is speedy and economical. Possibilities of similar studies in a host of other areas of survey such as flood studies, erosion surveys add a new dimension to the study of our Earth. 相似文献
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Elisabeth Schoepfer Kristin Spröhnle Olaf Kranz Xavier Blaes Jan Kolomaznik Filip Hilgert 《国际地球制图》2017,32(10):1139-1158
The exploitation of resources, if not properly managed, can lead to spoiling natural habitats as well as to threatening people’s health, livelihoods and security. The paper discusses a multi-scale Earth observation-based approach to provide independent information related to exploitation activities of natural resources for countries which are experiencing armed conflict. The analyses are based on medium to very high spatial resolution optical satellite data. Object-based image analysis is used for information extraction at these different scales. On a subnational level, conflict-related land cover changes as an indication of potential hot spots for exploitation activities are classified. The regional assessment provides information about potential activity areas of resource exploitation, whereas on a local scale, a site-specific assessment of exploitation areas is performed. The study demonstrates the potential of remote sensing for supporting the monitoring and documentation of natural resource exploitation in conflict regions. 相似文献