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主成分监督分类及其在水质特征遥感图像识别中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
建立了一种水域水质状况图像识别的主成分监督分类方法。首先通过TM水域图像数据的主成分分析，将原有各波段图像的显著且独立的信息集中在数目尽可能少的合成图像中；再依据不同类型水体的光谱特性，分析各主成分图像的构成及其环境生态学含义，由此对整个研究区域内存在的不同标志类型及其分布特征有所了解；在此基础上，选定训练样本集，从而根据具有清楚的环境生态意义的标志类型，应用监督法得到较好的识别分类结果。分析表明，这一方法采用主成分分析确定标志类型，无需大量的现场调查，因而具有非监督聚类成本低的优点，分类结果则优于非监督法，且各类型的生态意义明显，分布特征与环境因子相互吻合，是水域水质环境图像识别的有效而实用的方法。 相似文献
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太湖水质的动态变化及影响因子的多元分析 总被引：16，自引：11，他引：16
利用１９９１～１９９２年监测资料，分析了太湖梅梁湾和局面西太湖水域水质的动态变化。用主成分分析方法揭示出各因子间的相互关系。结果表明，水质主要因子有明显的时空变化特征，沿南北方向从湾内向湾外，ＴＰ、ＴＮ、ＣＯＤ、Ｃｈｌ－ａ和电导率明显递减，且ＴＰ和ＴＮ含量季节变化，冬季高于夏季，梁溪河口更是如此，Ｃｈｌ－ａ含量与ＴＰ、ＴＮ含量密切相关，其变化基本与水温同步，时间上略后滞。主成分分析说明，ＴＰ、ＴＮ 相似文献
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基于光子计数探测器的能谱CT,可以同时采集多个能谱通道的投影数据,并获得相应能量范围内物质的吸收特征,可以有效应用于物质识别与材料分解。主成分分析是一种很好的多元数据分析技术,可以用于处理多能谱CT数据。本文分别在投影域和图像域对能谱CT数据进行主成分分析,并对分析结果做出系统比较。为了减少噪声的影响,提高能谱CT图像的彩色表征性能,提出双域滤波与像素值平方相结合的方法,用于含噪声的主成分图像去噪,然后将所选取的主成分图像映射到RGB颜色通道。实验结果表明,无论是在投影域还是图像域进行主成分分析,都可以获取清晰的CT图像,识别出物质的不同成分。相较于在图像域的主成分分析方法,在投影域进行主成分分析能够保留物质的更多细节,获取更清晰的彩色CT图像。 相似文献
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浙江瓯江开潭水库库区浮游植物与水质的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
通过2001年7月-2002年6月对瓯江开潭水库库区水体浮游植物的调查，以及对溶解氧和叶绿素a等理化指标的逐月测定，结果表明：该水域共有浮游植物7门40属82种(包括变种)，其中以绿藻门和硅藻门的种类占优势，浮游植物的群落类型为绿藻型和硅藻型为主，种类和数量随季节和水域不同而呈现差异，水体营养特征为浮游植物响应型，水体向中营养化发展趋势明显，部分水体受到不同程度污染． 相似文献
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主成分分析法在地震预测中的应用研究 总被引：10，自引：0，他引：10
用1979年7月9日江苏溧阳6．0级地震前后震中附近地区的地震资料，选择与地震活动强度有关的3级以上地震的频次N、b值、η值、A（b）值、Mf值和Ac值等6个参量进行主成分分析，实现对上述参量的有效约减。这6个参量之间具有一定的相关性，各参量在不同时段的变化各有所异，预报效果并不理想。但是根据主成分分析可以得到反应地震强度异常特征的综合指标形，发现该指标在2次溧阳地震前出现明显的异常变化，震后异常恢复。表明综合指标形可以较好地反映地震活动异常增强的特征。文章还对与主成分分析所得结论的有关问题进行了讨论。 相似文献
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为研究不同类型地震序列物理过程的差异，我们研究了１５１例国内外的地震序列主震后早期的地震有序度和多分形特征的差异。主要结果为：能量分配的不同是序列主震后早期的主要分类标志。地震序列的能量熵值可作为序列早期分类的定量指标．序列蠕变熵值的变化速率可作为后续强余震的预测依据之一．对于主震型序列，由于介质的均匀性相对较好，余震破裂可以充分扩展，子系统作用顺利，从而导致能量分配比较集中（Ｑｃ值较低），时间结构的多重分形Ｄｑ变化幅度较大。反之，对于震群序列，由于震源区存在多个障碍体，使得子系统的作用受到一定程度的阻碍，破裂不能顺利扩展，因此，可能会造成能量分配比例失调，表现为大事件增多，Ｑｃ值较高，余震过程相对拉长，时间多重分形Ｄｑ差值变小．由此可见，不同类型的地震序列在主震后早期能量分配的集中程度的差异以及时间多重分形跨度的变化，很可能反映了余震区破裂扩展的充分程度。 相似文献
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邛海是云贵高原水域面积>25 km2的11个天然湖泊之一。基于邛海入湖河流与湖区水质监测数据,揭示入湖河流水质特征,并探究其湖区响应。结果表明:2021年,邛海入湖河流水质空间异质性显著,且分为自然型、农业型和城镇型3种类型河流。官坝河等3条自然型河流水质优良,而高仓河等8条城镇型和农业型河流(R4～R11)水质较差,污染物浓度超标严重。2011—2021年,邛海主要入湖河流(官坝河、鹅掌河、小青河)的营养盐浓度呈下降或先增加后下降趋势,水质逐渐改善。流域土地利用变化是导致邛海入湖河流水质空间异质性的主要因素,同时也是河流水质在2011—2021年改善的原因之一。受湖泊水文环境与入湖河流污染类型影响,2017—2021年邛海湖区水环境及其与河流水质响应关系差异性明显:高枧湾水域(L5)水深浅、水环境容量小,主要受纳城镇污水,因而湖区营养盐与叶绿素a浓度高,在2021年达富营养状态;官坝河、鹅掌河与小青河入湖影响区(L1～L3)与小渔村(L4)水域湖水深、水环境容量大,污染物浓度与营养状态指数低,但因汇入的河流污染类型不同,湖区营养水平与河流水质响应存在季节性... 相似文献
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选择从不同侧面反映地震活动时、空、强特征的地震频次N(MLge;3.0)、b值、eta;值、A(b)值、Mf值、Ac值、C值和D值8个参量进行主成分分析. 通过主成分分析方法可以得到反映地震活动时、空、强异常特征的综合指标W. 通常这8个参量之间具有一定的相关性,各参量在不同时段的变化各有所异,预报效果并不理想. 但是综合指标W在华北13次5.8级以上地震前出现明显的异常变化. 表明综合指标W可以较好地反映地震活动时、空、强异常特征. 本文还对主成分分析所得结论的有关问题进行了讨论. 相似文献
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低孔渗砂岩储层孔隙结构复杂，在二维与三维空间中具有较强非均质性，对储集空间的测井响应有极大影响。而压汞曲线、核磁T2谱、铸体薄片3种资料在一定程度上各自反映了孔隙结构的不同特征，本文分别提取3种资料的微观孔隙结构参数进行相关性分析，最终分别利用主成分分析-模糊均值聚类方法实现孔隙结构分类，其分类结果压汞曲线分形法所得一致。 相似文献
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选取平顶山平煤矿区附近区域作为研究区,使用无人机进行拍摄,以获悉矿区周边地物种类,补充辅助决策中的居民地、道路等信息,重点研究遥感影像的分析处理。为实现遥感影像分类并增强可视化效果,以无人机影像为源图像,分别采用无人机正射影像的主流处理软件Photoscan和Pix4d,完成图像的预处理及拼接,发现利用Pix4d软件进行图像拼接效果更佳。采用非监督分类及监督分类中的最大似然法和支持向量机,研究影像拼接分类方法,并结合ArcGIS软件,增强可视化效果。通过分析结果图像的类内精度、总体精度、kappa系数指标,完成分类质量评价,发现支持向量机分类效果更佳。此次针对平顶山地区遥感影像的试验结果,对于完善灾害预评估起到一定借鉴作用,并可为震后应急救灾辅助决策提供有效的数据支撑。 相似文献
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遥感影像识别方法是破坏性地震震后地质灾害快速、准确获取的重要方法之一,传统的遥感影像识别方法主要以人工目视识别方法和半自动识别方法为主,需投入大量的人力和时间。针对破坏性地震震后地质灾害解译时间长、投入人力多等问题,以2017年8月8日四川九寨沟7.0级地震震后高分辨率无人机遥感影像为研究样本,提出基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法。首先结合震后遥感影像解译资料和现场调查资料,提取九寨沟地震地质灾害无人机遥感影像特征,并构建研究区地震地质灾害解译指标和分类数据集;然后采用DeepLabv3+网络结构及softmax损失函数,建立基于深度学习网络的地震地质灾害遥感影像图像语义分割模型方法;最后采用半监督学习方法进行结果验证。研究结果表明,基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法可有效识别九寨沟地震地质灾害分布信息,整体分类识别准确率为94.22%,F1分数值为0.77,结果具有较好的一致性和准确性,可提升地震现场灾情获取和重点地震隐患识别等工作效率及服务能力。 相似文献
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利用遥感影像的光谱分析和纹理分析技术,研究了长白山天池火山地区IKONOS影像的光谱特征以及纹理特征。对照野外实际调查结果,选取了8种训练样本类别,首先使用波谱角技术(SAM)和最大似然法进行分类,并通过混淆矩阵评价分类结果;然后,引入了ENVI的二阶概率矩阵法的纹理分析,利用差异性(Dissimilarity)纹理特征图对地物建立了纹理解译标志;最后,通过光谱和纹理结合的方法得出了最终的分类结果,使得分类精度得到了很大提高。以研究区广泛分布的浮岩为例,确定了浮岩的分布范围和相对厚度分布,分析了不同厚度浮岩的地形特征 相似文献
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获取并掌握浅水湖泊围网养殖区域的时空分布信息对合理规划围网养殖进而提升湖泊水质具有重要意义.本文以长江下游典型的围网养殖浅水湖泊——阳澄湖作为研究区,利用资源三号(ZY-3)高分遥感影像,针对围网区与非围网区的光谱空间变化特征,采用梯度变换方法,尝试提出一种浅水湖泊围网区的遥感提取算法;并以人工解译结果作为参考,对提取结果进行验证.研究结果发现该算法对浅水湖泊围网养殖区的提取精度为90.66%,可进一步用于开展长时序的浅水湖泊围网区动态变化研究,进而为湖泊环境的政府部门制定湖泊水质提升和围网区合理规划政策提供决策依据. 相似文献
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基于遥感影像纹理信息的湖泊围网养殖区提取 总被引：7，自引：3，他引：7
中国东部许多湖泊被人为围网养殖开发,高密度的围网养殖区较容易导致湖泊富营养化和水质恶化,因此人们利用遥感数据开展了湖泊围网养殖区的调查研究．对于湖泊围网养殖区的提取大多采用多光谱分类或目视解译手工数字化,多光谱分类围网养殖区和自然水体易于混淆,而手工数字化对于大区域提取工作量比较大.论文提出了基于遥感影像纹理信息的湖泊围网养殖区提取方法,事实证明此方法易于实现且提取精度高．该文选用中巴资源卫星02星多光谱数据,以白马湖为试验区,首先采用归一化差值植被指数提取水体及少部分光谱特征与之相似的人工建筑物和裸土,再采用主成份分析对研究区影像进行数据压缩和几何信息增强,利用灰度共生矩阵对影像纹理信息进行分析,以均值为量化指标,确定其最佳阈值,最后以决策树分类方法提取湖泊围网养殖区． 相似文献
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《地震研究进展（英文）》2021,1(4):100069
In order to improve the accuracy of building structure identification using remote sensing images, a building structure classification method based on multi-feature fusion of UAV remote sensing image is proposed in this paper. Three identification approaches of remote sensing images are integrated in this method: object-oriented, texture feature, and digital elevation based on DSM and DEM. So RGB threshold classification method is used to classify the identification results. The accuracy of building structure classification based on each feature and the multi-feature fusion are compared and analyzed. The results show that the building structure classification method is feasible and can accurately identify the structures in large-area remote sensing images. 相似文献
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遥感图像面向对象分类作为空间信息提取的关键技术, 在震害信息提取方面发挥着非常重要的作用, 然而由于光学遥感影像是正射图像, 只能提取建筑物屋顶信息, 这使得单一利用震后光学影像进行震害信息提取存在一定的局限性. 针对该问题, 本文提出了一种基于合成孔径雷达(SAR)相关变化检测的光学影像震害建筑物面向对象提取方法, 即在光学影像面向对象提取的数据中融合SAR相关性, 对光学影像进行面向对象提取震害建筑物时不仅考虑建筑物的几何、 光谱等特征, 还加入震前震后变化信息即SAR相关性进行分类. 在此基础上, 选取2008年汶川MS8.0地震震区都江堰地区作为研究区进行试验. 结果表明, 本文提出的方法相对于单一使用光学影像进行震害建筑物提取, 其准确度有较明显的提高. 相似文献