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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
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基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。 相似文献
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软弱夹层几何参数对试样力学行为影响颗粒元模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于离散元理论的颗粒元程序,采用颗粒接触连接模型和滑动模型,建立了含软弱夹层试样的颗粒元模型。通过数值模型实验,对不同软弱夹层几何参数试样进行加载模拟,探讨了不同夹层厚度及不同倾角条件下试样的破坏过程和破坏形式,并分析其对试样强度的影响。模拟结果表明,裂隙首先产生于软弱夹层处,随着荷载的增加,再逐渐扩展,呈现渐进性破坏特征;夹层越厚,倾角越大,试样沿软弱夹层呈现较强的滑动特征,如果夹层薄且缓,软弱夹层成为试样破坏的非控制因素;软弱夹层厚度和夹角对试样的峰值强度都有影响,随软弱夹层厚度和夹角的增大,试样的峰值强度降低。 相似文献