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991.
基于房屋普查数据的房屋增长规律研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以辽宁省县级以上城镇房屋普查数据、辽宁农村民居房屋普查数据、统计年鉴及抽样调查等房屋数据为基础,对房屋普查数据统计单元进行重新划分及统计计算,实现了房屋普查数据与应急基础数据库房屋数据单元的统一。通过对统计单元各种房屋结构增长率的计算,结合统计分析方法,给出了辽宁省1134个乡镇级统计单元的房屋增长率分类情况。  相似文献   
992.
采用地统计学中带局部均值的简单克里格方法和协同克里格方法,利用基于训练样本的指示数据(位置和类别)和基于光谱初分类的类别概率数据的空间结构信息,对未知点位的类别发生概率进行预测,从而修正初分类结果.实验结果表明,两种方法所获得的精度相较初分类的精度均有明显提高,这种充分利用训练样本信息改善分类结果的策略不局限于特定的初始分类器.  相似文献   
993.
针对传统遥感图像分类算法存在约束条件多、容易陷入局部最优解、分类精度低的缺陷,提出了一种基于自适应差分演化的遥感分类新方法.实验结果表明,基于自适应差分演化的遥感图像分类算法在分类精度上优于传统方法,在收敛速度上优于标准的差分演化分类算法,其分类精度和Kappa系数分别达到了92.66%和0.901 7.  相似文献   
994.
基于无人机遥感和GIS技术的土地利用快速详查方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析了新型无人机遥感技术相对于传统遥感的先进性,并结合土地快速详查的任务需求,表明利用无人机遥感进行土地利用快速详查是可行的。根据无人机遥感数据的特征详细阐述了图像的后处理技术,提出了基于无人机遥感和地理信息系统( GIS)技术的土地利用快速详查工作流程,重点研究了土地信息的提取,并分析了面向对象的遥感影像分类方法的优点。针对土地利用快速详查的要求,对土地利用数据库的构建做了深入分析,详细阐述了数据库的存储结构、时空数据模型和土地利用详查追溯三个方面,很大程度上避免了数据冗余问题,提高了数据库中有效信息的比重。研究成果可为新时期国土资源管理工作提供有益参考和借鉴。  相似文献   
995.
地表覆盖分类和地理国情要素数据是地理国情普查成果数据的重要组成部分,同时也是统计分析的基本数据源。本文结合宁夏地理国情普查试点工作的技术和方法,详细阐述了普查试点生产过程中地表覆盖分类和地理国情要素信息的提取方法,并对生产技术方法进行了总结和探讨。  相似文献   
996.
高光谱遥感影像较低的空间分辨率使得混合像元大量存在于影像中,不仅影响了基于高光谱影像的地物要素识别能力,而且还降低了高光谱影像的分类精度。本文提出了一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法。该方法主要利用约束能量最小化法设计的FIR线性滤波器,使得影像通过滤波器后输出与每类地物类别相关的"丰度图",其维数等于类别数;最后利用类中心匹配分类法实现高光谱影像的分类。实验结果表明,提出的分类方法与直接利用类中心匹配分类法相比,提高了影像的分类精度。  相似文献   
997.
结构复杂、形态繁多的立交桥结构是道路网的重要组成部分。大比例尺地图中立交桥结构的识别对道路网的拓扑关系构建、自动综合、匹配、更新,乃至城市居民地等相关要素的研究都具有重要影响。当前在道路网数据匹配更新过程中尚未对立交桥结构进行深入的研究,关于立交桥识别方面的研究也相对较少。本文参考道路桥梁专业中立交桥的分类方法,概括出不同种类立交桥的图形。对这些图形自身构建拓扑关系,利用道路分类方法判断图形中每条弧段的道路类别,并统计数量,建立立交桥图形的量化表达式。在识别过程中通过比对量化表达式来识别出立交桥结构及其类型。  相似文献   
998.
采用高斯数学模型,对机载小光斑全波形LiDAR数据进行波形分解、拟合和校正等处理,提取出每个波形信号的距离、振幅和波宽等参数信息,并对其进行成图和简单分类研究,这些成果可为数据的进一步深入应用提供科学依据.  相似文献   
999.
为了利用MODIS云产品数据检测出大气红外探测器(AIRS)数据中像素云的特性,首先采用空间匹配算法对MODIS和AIRS数据进行匹配,然后结合MODIS云分类、云相态掩模及其业务上的云检测算法,实现了利用MODIS数据对AIRS像素云(单个视场云)特性的检测.结果表明,用MODIS 1 km分辨率产品数据可以实现对AIRS数据的云分类(低云、中云、高云)和云相态(水云、冰云、混合云)检测.  相似文献   
1000.
针对无法直接获取训练样本的遥感影像分类问题,从满足条件的其他影像中选择替代训练样本是最直接的方法,但由于地物类型在不同影像中的辐射环境不同,导致替代训练样本对待分类影像的代表性较差,无法保证分类精度.以直推式支持向量机(transductive support vector machine,TSVM)分类为例,发展了一种基于半监督学习的遥感影像训练样本时空拓展方法.该方法采用非监督方法从待分类影像中选择大量未标记样本,挖掘各类地物在特征空间中的结构信息;以替代训练样本所拟合的分类面为初始面,通过自适应渐进式的优化,实现对待分类影像的高精度分类.该方法要求训练样本的来源影像与待分类影像具有相似的地物分布和相近的时相.以SPOT5和QuickBird影像分类为例,分别通过基于像元的和基于分割对象的分类实验证实,该文提出的方法可有效地实现训练样本的时空拓展应用.  相似文献   
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