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11.
邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。 相似文献
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13.
高分辨率模式雷达回波预报能力分析 总被引:1,自引:1,他引:0
利用2018年7—8月GRAPES_3 km、东北短临(WRFRUC)高分辨率模式综合雷达回波预报数据和辽宁省SWAN雷达组合反射率(MCR)实况,基于邻域法FSS评分指数,分析模式在台风北上和副热带高压边缘暴雨过程中的雷达回波预报能力。结果表明:两家模式在不同降水过程中对小阈值雷达回波有较好的预报技巧,随着回波量级增大,模式预报FSS逐渐减小,雷达回波55 dBz时,FSS甚至为0。当邻域半径是3时,35 dBz以下的回波预报中GRAPES模式在台风北上暴雨中的预报技巧低于副热带高压边缘,35 dBz则相反。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。当邻域半径9时,WRFRUC模式在台风暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式,GRAPES模式在副热带高压暴雨中的FSS评分始终高于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时,分别为0.239和0.195。GRAPES模式中FSS评分在12 h逐小时预报中前3个时次较强,WRFRUC模式则表现为中间时次强,两头弱。 相似文献
14.
有限元法在中国南海及邻域区域稳定性研究中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
本文运用有限元法对南海及邻域现代构造应力场进行了初步的计算,结果表明:应力差(△a)的数值呈现有规律的分布,根据△a值的大小可以把本区划分为四个活动区:它们分别是烈活动区(△a>500bar)、强活动区(250bar<△a<500bar)、中活动区(12Sbar<△a<250bar)、弱活动区(△a<125bar)。其中南海北部及华南沿海地区属中活动区,这种环境对工程建设较为有利。 相似文献
15.
基于低阶大气环流谱模式,本文设计了太平洋及印度洋4个不同海域的海表温度异常试验,去研究大气环流及降水对热带海表温度异常强迫作用的“同时”性响应。结果表明尽管暖性的海表温度异常均激发出低空辐合及高空辐散,但在不同海域所激发的异常流场却差异甚大。不过降水异常均发生在海表温度异常区及其毗邻处。它在对称的SSTA区的分布一般是非对称的。对水汽收支的分解分析表明,海表温度异常区异常降水的大小主要由异常的低空辐合决定,而异常降水的分布形态则由异常的水汽平流过程所决定。由于异常的低空辐合及异常的水汽平流过程主要发生在海 相似文献
16.
GIS线目标间拓扑关系描述的4交差模型 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了利用连通度不变量来区分单个线目标上具有不同拓扑特性的点,进一步定义了线目标的端点集和内点集。在此基础上,建立了IR^1和IR^2中线目标间拓扑关系的基本模型。该模型能有效地表达线目标间拓扑关系的变化特性。 相似文献
17.
18.
本文针对2016年6月23日江苏阜宁龙卷,设计了两组对流可分辨尺度集合预报:一组以ERA5再分析资料为初始和侧边界(CEFS_ERA5);另一组以NCEP GEFS为初始和侧边界(CEFS_GEFS),评估了两组试验对此次龙卷的预报能力。结果显示:两组对流尺度集合预报均有约半数以上成员能够再现龙卷超级单体的特征;2~5 km上升螺旋度(UH25)对本次龙卷超级单体有较好的预报指示意义。在上述分析的基础上,考虑位置预报偏差,提出了一种基于UH25的邻域龙卷概率预报产品,分析了龙卷概率预报技巧对关键参数邻域半径和UH25阈值的敏感性,CEFS_ERA5邻域半径取15个格点,UH25阈值取250 m2·s-2最优;而CEFS_GEFS邻域半径取15个格点,UH25阈值取100 m2·s-2最优。总的来说,邻域概率预报产品显著提升了对此次龙卷概率预报水平。 相似文献
19.
为提高像元级变化检测方法的精度,提出一种结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测方法.该方法涵盖邻域相关影像(neighborhood correlation image,NCI)、匹配误差和结构特征3种属性特征.首先,通过邻域相关分析技术获得表示上下文信息的邻域相关影像,利用邻域间像素的互相关性进行模板匹配获得匹配误差.然后,基于方向梯度信息提取能抵抗影像间光谱差异的结构特征.随后将邻域相关影像、匹配误差、结构特征作为决策树的分类属性,获取初始变化检测结果.最后,利用马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)对其进行优化,获得最终的二值变化图.本文通过采用两组不同传感器的双时相遥感影像进行试验.结果表明,相较于采用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)、单一邻域信息法及邻域信息和纹理特征相结合的方法,本文方法有效提高了变化检测的精度. 相似文献
20.