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41.
以LandSat多时相影像为数据源,采用基于规则的面向对象分类方法,监测会理县2000~ 2015年地表覆盖变化.结合1∶50 000 DEM数据,分析了会理县地表覆盖构成与转移、变化动态度及潜在退耕地情况.监测分析结论能为会理县加强空间管制、促进土地资源集约利用、指导生态文明建设等提供决策信息支撑.  相似文献   
42.
在GM(1,1)模型中系数矩阵和观测向量都是由原始序列组成的。系数矩阵中同样是有误差的,与观测向量中的误差一样,亦来源于原始序列,即它们误差同源。不同位置的相同元素应该有相同的改正数,采用传统总体最小二乘求解则不能达到此目的。针对这一缺陷,推导了一种新的总体最小二乘算法;并且通过算例验证了新方法的可行性和有效性。  相似文献   
43.
合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。  相似文献   
44.
应用遥感和GIS技术对新疆石河子垦区1980年、1990年、2002年和2014年的遥感影像资料进行处理,并从土地覆被总体状况、数量变化和土地覆被转移方向三方面作了动态监测分析。结果表明,草地、耕地、未利用土地是石河子垦区的主要土地覆被类型。1980到2014年间,草地面积大幅度减少,耕地面积大幅度增加,其中城乡、工矿、居民用地年变化率最大,林地动态度最低。分析结果为该区土地资源的可持续利用提供了重要的依据。  相似文献   
45.
相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。  相似文献   
46.
本文研究了具有遗忘时滞的静态神经网络的H状态估计问题.首先降低了时变时滞可微的条件,然后通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,设计保H性能的状态估计器,使得误差系统实现全局渐近稳定.最后,借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行数值仿真,验证了结论的有效性.  相似文献   
47.
面向离散点的空间权重矩阵生成算法与实证研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用阈值法和k-近邻法度量空间上离散点间的空间邻接关系,针对不同的距离计算方式(欧式距离和曼哈顿距离)设计了面向离散点的空间权重矩阵生成算法,使用C#语言在计算机上实现。用该算法对收集的8 367个常州市地价样点构建了不同土地用途地价样点的空间权重矩阵,并计算出分用途的常州市城市地价空间自相关指数。  相似文献   
48.
基于MATLAB的基本矩阵随机采样鲁棒估计   总被引:2,自引:0,他引:2  
高晟丽  陈杰  李海滨 《海洋测绘》2006,26(3):31-33,38
基本矩阵的估算可以分为线性算法、非线性优化迭代算法、鲁棒估计算法三大类,而以鲁棒估计效率、效果最为突出,但是实现比较复杂。本文通过数码相机获取的两张未标定照片,采样互相关系数法和RANSAC算法,在MATLAB中实现了基本矩阵的自动拟合,实验表明拟合精度较高、速度快,为下一步三维场景的自动重建和量测奠定了基础。  相似文献   
49.
在通常的四分块矩阵求广义逆矩阵和凯利逆矩阵公式基础上,分析左上角子矩阵为秩亏、右下角子矩阵为零的特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵存在条件,应用广义逆矩阵法和矩阵变换法推导该类特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵显性表达公式,并用于解算约束秩亏间接平差模型的参数估计.实验数据表明,当满足存在性条件时,应用分块矩阵求逆公式解算约束秩亏间接...  相似文献   
50.
在图像重建中,Landweber迭代算法是图像重建算法中的重要方法.本文将针对Landweber分块迭代算法中松弛参数的选取进行研究.在重建过程中采取对投影矩阵按投影角度分块的方法,选取特定的松弛参数.通过数值实验得出结论:对于按角度分块的块迭代算法,松弛参数选取为λ乘以块矩阵与其共轭转置矩阵乘积的最大特征值分之一,当采集完全投影数据,且λ接近(1/6)~(1/7)时效果最好.另外,本文按角度分块的做法和松弛参数的选取方法对于有限角度图像重建问题也是可行的.  相似文献   
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