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基于相关系数匹配的混合像元分解算法 总被引:2,自引:0,他引:2
遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果. 相似文献
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基于GIS的区域经济统计分析系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
随着经济的发展,区域间经济相互作用和影响的关系越来越密切,忽略空间相互作用的传统区域经济分析手段和方法开始显现出一些明显的不足。而GIS在处理和分析区域地理数据上具有强大的空间分析能力,为此我们引入GIS工具对区域经济进行分析,相较于传统的分析手法有了很大改善。本文以江西省区域经济数据为例,设计了一个基于GIS的区域经济统计分析系统,并利用Arcob-jects二次开发控件结合VB可视化编程语言,实现了大部分区域经济统计分析功能,最后并将结果进行网络发布。研究结果表明将GIS引入到区域经济统计分析中,更能正确、有效的揭示区域经济发展在空间上的联系,为区域经济研究决策提供服务。 相似文献
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矿集区预测中的探索式空间分析方法及应用——以中亚铜矿集区预测为例 总被引:1,自引:0,他引:1
随着地理信息科学和计算机技术的发展,计算环境下矿集区预测方法的研究热潮也初现端倪.依据矿集区所包含的理论内涵(矿床密集区、潜力密集区的聚集内涵),提出了应用探索式空间分析法进行矿集区预测的设想,并以北至科克舍套,南至帕米尔高原,西至乌拉尔山,东至新疆边境的中亚区域为研究区,利用探索式空间分析方法从含矿潜力的确定及其空间分布模式的探索入手,对研究区铜矿集区进行了预测,初步圈定了乌拉尔、矿区阿尔泰、北滨巴尔喀什、斋桑、塔尔巴合台等17处铜矿集区.研究成果除包含了研究区已知矿集区外,还有7处新区,反映了探索式空间分析法在矿集区预测中的应用潜力. 相似文献
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