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分级界限的确定一直都是学者们关注的焦点,而如何确定分级数则往往被忽略了.根据模糊覆盖和膨胀因子的定义,提出了一种确定1维数据分级数的分级方法:首先通过覆盖半径做一个模糊覆盖,利用自膨胀因子对这个覆盖进行扩张,直到不能再向外扩张为止,这一级就确定了;然后进行下一级的确定.该方法不仅可以自动确定数据的分级数,而且克服了分级结果对参数的敏感性.最后用实验证明了方法的有效性. 相似文献
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为解决DUFCOM方法单历元解算GPS双差整周模糊度因观测卫星数多导致解算效率低而影响GPS高频数据实时动态解算这一问题,同时考虑到DC算法解算效率高的优点,对观测卫星进行筛选分级处理,提出了一种快速确定算法。算例表明,该算法可避免在应用DUFCOM方法中二级卫星对一级卫星双差整周模糊度解算效率的影响,使得GPS单历元确定双差整周模糊度的效率显著提高,达到了GPS高频数据实时动态解算的目的。 相似文献
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利用基于模糊图论最大树模型,通过对河南省15个市平均温度、降水量、光照时数3类气象因子数据进行分类分级和极值标准化处理,用模糊聚类分析方法实现了河南省气象因子分区研究;同时利用小麦产量数据对该算法划分的结果进行了对比验证.分析结果表明该生态区划分可为农业生产提供一些建设性意见. 相似文献
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研究和确定了矢量数字地图数据的质量评估因子和评估标准,介绍了利用模糊综合评估方法进行质量评估的过程和做法,并给出了实例. 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(2)
信息量模型是由信息论引出的一种统计预测方法,被广泛地应用于地质灾害危险性评价中。如何制定合适的因子分级方法,使单因子统计分析的优势最大化,是信息量模型构建中的关键问题。为此提出了一种对称分级方法,该方法基于正态分布相关的统计学知识,以标准差为间隔对因子进行预分级后,由外到内将对称的区间合并、划分为一级。基于对称分级方法,对坡度、地表曲率、地形湿度等指标与滑坡面积呈近似正态分布的因子进行了分级,并构建了信息量模型,对汶川地区进行地震滑坡危险性评价。为验证对称法的合理性,选取5种标准分级方法(等间距分割、分位数分割、自然间断分割、几何间断分割和标准差分割)进行对比实验。结果表明,利用对称法分级得到的结果中,较高、极高危险区内的实际滑坡面积比例达80.87%,高于利用其他标准分级方法得到的结果,证明对称法具有较好的分级效果。 相似文献
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遥感与GIS支持下的土壤侵蚀强度快速评价方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以TM影像、1︰1万数字地形图以及其它辅助数据为基础，以土地利用类型、植被覆盖度以及坡度等作为影响因子，在遥感
和GIS技术的支持下，对余江县洪湖乡的土壤侵蚀强度进行了快速分级评价实验。结果表明，该方法所获取的土壤侵蚀强度信息与
实际情况比较吻合。 相似文献
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由于DLG数据的质量内涵、评价指标和评价方法等原因,质量实际上具有模糊属性。模糊综合评价方法,受样本的局限较少,可有效避免由于样本点选择的不同导致同一产品的质量评价等级不同的结论。作为评判因子精度处于良好的状态程度的隶属度函数,它影响模糊评价的结果。本文通过属性测度的概念对模糊隶属度函数进行确定,达到评判的清晰化和合理化。 相似文献
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首先对北斗定向中附有基线长度约束单频单历元模糊度确定方法和双频单历元模糊度确定方法进行了研究,并基于LAMBDA模糊度搜索方法,给出了相应的模糊度确定方案。然后利用多组实测数据,对北斗定向模糊度确定的成功率、定向精度进行了测试和分析,结果表明目前北斗在定向的性能和精度上略低于GPS,但是处于一个数量级,已经可以满足多种应用的需求。 相似文献
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本文以崆峒区地质灾害易发性为研究对象,以地质灾害调查资料为基础,基于MAPGIS6.7平台采用袭扰系数法生成历史地质灾害易发性区划图;选取地形地貌、坡度、地层岩性、多年降雨、植被覆盖5个地质灾害影响因子对其进行灾害影响分级并确定其灾害易发性影响权重,将各个影响因子分级图叠加到历史地质灾害易发性区划分级图中,绘制出该县的地质灾害易发性散点图,对图件进行整理从而生成崆峒区地质灾害易发性分区图。从图中能很好地看出崆峒区地质灾害的分布及特点,为政府部门采取有效的措施进行统筹规划减灾防灾以及地质灾害治理提供了可靠依据。 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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时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段。本文提出了一种分布式增量大数据聚类分析方法,利用分布增量机制不但可以减少重复计算和迁移拷贝次数,而且可以持续对聚类结果进行修正,能够在保持聚类准确性的条件下提升整体运算效率。而聚类算法本身通过数据聚集趋势预分析、聚类算法和结果评价3个步骤,构建了一体化时空邻域,在时间和空间维度保证了聚类结果的准确性。经过试验证明该方法可以实现时空大数据的快速高效信息挖掘。 相似文献
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确定实时序贯平差自适应因子取值范围的方法 总被引：1，自引：1，他引：1
自适应序贯平差过程中,自适应因子的不同取值可以调节模型参数的先验信息和观测信息在平差过程中的利用程度,从而使未知参数的平差值接近真值.但是自适应因子取值过大或者过小都有可能使平差结果超出后验方差估计的范围,这样平差结果虽然接近真值但是却没有现实意义和实用价值.根据后验方差估计的原理,提出了利用后验方差估计确定序贯平差中自适应因子的取值范围;并给出了相应的计算步骤.通过计算实例证明该方法不仅具有实时序贯平差平衡观测值与参数先验值的功能,而且使计算结果具有实际意义. 相似文献
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自适应序贯平差过程中,自适应因子的不同取值可以调节模型参数的先验信息和观测信息在平差过程中的利用程度,从而使未知参数的平差值接近真值。但是自适应因子取值过大或者过小都有可能使平差结果超出后验方差估计的范围,这样平差结果虽然接近真值但是却没有现实意义和实用价值。根据后验方差估计的原理,提出了利用后验方差估计确定序贯平差中自适应因子的取值范围;并给出了相应的计算步骤。通过计算实例证明该方法不仅具有实时序贯平差平衡观测值与参数先验值的功能,而且使计算结果具有实际意义。 相似文献
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GIS符号库自适应扩展技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在ＧＩＳ工程建设和软件开发中,所基于的ＧＩＳ开发平台（如ＡｒｃＩｎｆｏ,ＭａｐＩｎｆｏ等）提供的符号往往不能满足不同用户的需要。因此,在开发过程中,必然涉及到字体符号文件的存取和扩展问题：如何读取字体符号数据：如何制作特殊符号,以及如何存储所制作的符号等。本文重点对ＧＩＳ符号库的扩展所涉及的技术方法进行探讨,并提出自适应扩展的思想,以便更好地满足用户的不同要求。文中主要以ＭａｐＩｎｆｏ的字体符号库结构加以论述,ＭａｐＩｎｆｏ字体符号存取技术在配电自动化地理信息系统（ＤＡＧＩＳ）中得以成功地实现与应用。但该技术方法也同样适用于其他ＧＩＳ平台。 相似文献
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空间数据模糊聚类的有效性(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
The validity measurement of fuzzy clustering is a key problem. If clustering is formed, it needs a kind of machine to verify its validity. To make mining more accountable, comprehensible and with a usable spatial pattern, it is necessary to first detect whether the data set has a clustered structure or not before clustering. This paper discusses a detection method for clustered patterns and a fuzzy clustering algorithm, and studies the validity function of the result produced by fuzzy clustering based on two aspects, which reflect the uncertainty of classification during fuzzy partition and spatial location features of spatial data, and proposes a new validity function of fuzzy clustering for spatial data. The experimental result indicates that the new validity function can accurately measure the validity of the results of fuzzy clustering. Especially, for the result of fuzzy clustering of spatial data, it is robust and its classification result is better when compared to other indices. 相似文献
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Alan T. Murray 《Journal of Geographical Systems》1999,1(4):367-383
Spatial analysis is an important area of research which continues to make major contributions to the exploratory capabilities
of geographical information systems. The use and application of classic clustering methods is being pursued as an exploratory
approach for the analysis of spatially referenced data. Numerous potential clustering approaches exist, so research assessing
the relative differences of these approaches is important. This paper evaluates the median and central points optimization
based clustering approaches for use in the context of exploratory spatial data analysis. Functional and visual comparisons
using three spatial applications across a range of cluster values are carried out. The empirical results suggest that these
two clustering approaches identify very similar groupings. The significance of this finding is that the development of clustering
tools for exploratory analysis may be limited to the median based approach given relative computational and solvability considerations.
Received: 28 September 1998/Accepted: 9 August 1999 相似文献
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An adaptive dual clustering algorithm based on hierarchical structure: A case study of settlement zoning 
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下载免费PDF全文 Traditional dual clustering algorithms cannot adaptively perform clustering well without sufficient prior knowledge of the dataset. This article aims at accommodating both spatial and non‐spatial attributes in detecting clusters without the need to set parameters by default or prior knowledge. A novel adaptive dual clustering algorithm (ADC+) is proposed to obtain satisfactory clustering results considering the spatial proximity and attribute similarity with the presence of noise and barriers. In this algorithm, Delaunay triangulation is utilized to adaptively obtain spatial proximity and spatial homogenous patterns based on particle swarm optimization (PSO). Then, a hierarchical clustering method is employed to obtain clusters with similar attributes. The hierarchical clustering method adopts a discriminating coefficient to adaptively control the depth of the hierarchical architecture. The clustering results are further refined using an optimization approach. The advantages and practicability of the ADC+ algorithm are illustrated by experiments on both simulated datasets and real‐world applications. It is found that the proposed ADC+ algorithm can adaptively and accurately detect clusters with arbitrary shapes, similar attributes and densities under the consideration of barriers. 相似文献
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本文提出了一种聚类特征和SVM组合的高光谱影像半监督协同分类方法。利用构建的协同分类框架能够将KSFCM聚类算法与半监督SVM分类器相结合,同时利用聚类和分类优势,提高分类器的分类准确率。其中,通过聚类损耗函数、分类一致函数、分类差异性、样本差异性四个指数用以构建协同分类框架,以充分利用少量类标签样本信息,避免高光谱类标签样本获取困难问题,在一定程度上解决SVM支持向量随着训练样本增加而线性增加的问题,从而寻求最佳分类结果。实验结果表明,本文所提方法得到的分类精度优于直接利用SVM进行半监督分类。 相似文献
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Mineral mapping is an important step for the development and utilization of mineral resources. The emergence of remote sensing technology, especially hyperspectral imagery, has paved a new approach to geological mapping. The k-means clustering algorithm is a classical approach to classifying hyperspectral imagery, but the influence of mixed pixels and noise mean that it usually has poor mineral mapping accuracy. In this study, the mapping accuracy of the k-means algorithm was improved in three ways: similarity measurement methods that are insensitive to dimensions are used instead of the Euclidean distance for clustering; the spectral absorption features of minerals are enhanced; and the mineral mapping results are combined as the number of cluster centers (K) is incremented from 1. The improved algorithm is used with combined spectral matching to match the clustering results with a spectral library. A case study on Cuprite, Nevada, demonstrated that the improved k-means algorithm can identify most minerals with the kappa value of over 0.8, which is 46% and 15% higher than the traditional k-means and spectral matching technology. New mineral types are more likely to be found with increasing K. When K is much greater than the number of mineral types, the accuracy is improved, and the mineral mapping results are independent of the similarity measurement method. The improved k-means algorithm can also effectively remove speckle noise from the mineral mapping results and be used to identify other objects. 相似文献