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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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地理信息分类体系之间的语义不一致性,被认为是影响地理信息系统实现在语义层次上信息共享的最大障碍.首先,本文在阐述中国地理信息分类体系之间参照模式的基础上,提出了一种基于语义的地理信息分类体系对比分析方法.其次,对中国现行的几种地理信息标准分类体系进行了详细的对比分析.最后,为中国地理信息分类体系的编制和修订提出了一些建议. 相似文献
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利用模式识别中特征提取和特征选择的相关理论对遥感影像的纹理特征进行遴选和变换处理,得到描述纹理的二次特征。实验证明这些新特征能够提高影像分类精度和分类效率。 相似文献
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基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求. 相似文献
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基于正交小波变换的海底地形复杂程度分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
给出了量化的海底地形复杂程度分类指标,并利用正交小波变换所具有的良好的图像识别与分类特点建立了包含18种典型海底的特征海底分类库,同时给出了海底地形复杂程度分类算法.通过分类算法将计划测量海区海底与特征海底分类库中的海底进行分类匹配,确定了计划测量海区海底的海底地形复杂程度.实例验证了该方法的有效性和适用性. 相似文献