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401.
402.
针对传统洪水分类方法中洪水特征提取时存在信息损失和主观性强的问题,本文基于洪水全过程构建自组织映射神经网络(Self-Organizing Map, SOM),综合考虑代表性和拓扑性等评价指标以优选网络规模,实现洪水全过程的拓扑逻辑关系挖掘及分类。以三峡水库洪水过程为研究对象,研究结果表明：(1) 2×3维SOM覆盖率达到56.7%,与3×3维SOM相比,仅有约2%的覆盖率差距,具有良好代表性;2×3维SOM输出层仅有1处翻转,拓扑结构比3×3维SOM更优,更适合三峡水库洪水过程分类。(2) 2×3维SOM将洪水过程划分为6类,其神经元拓扑结构可有效刻画各分类的差异与联系,说明SOM可基于可视化拓扑逻辑关系实现高维洪水数据的可靠客观分类。(3)与传统方法的历史典型洪水分类结果相比,SOM能提供可靠且丰富的分类信息。 相似文献
403.
将Isomap流形学习方法应用于高光谱影像非线性降维时,在构建最短路径过程中,其边界点往往被忽略而没有低维流形坐标。对此,引入偏最小二乘方法来模拟修复遗失点的流形坐标,并从两个方面进行了综合评价。实验结果表明,模拟流形坐标与实际坐标吻合很好。 相似文献
404.
针对SAR数字立体测图,提出了一种SAR理想立体模型的构建方法。利用西部横断山脉地区的机载SAR影像制作立体模型,进行数字测图试验。试验证明模型具有良好的立体视觉效果,同时能够用于高精度三维坐标的实时量测和地形图要素采集。 相似文献
405.
基于SOM神经网络的城市土地覆盖遥感分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
土地覆盖及其变化的研究作为区域及全球环境变化研究所需的极为重要的地表参数,是遥感应用分析的主要内容之一。以往所采用的遥感分类方法主要针对侧重于土地社会属性的土地利用类型的分类研究且很难获得理想的精度。本文在非监督的自组织映射神经网络的基础上进行了一定的改进,构建了有监督的神经网络模型,以湖南省长沙市主城区的土地自然属性为侧重点,对其土地覆盖进行分类。实验结果表明:利用本文所使用的方法得到的分类结果,其总体精度和Kappa系数均高于传统的分类方法得出来的分类结果。 相似文献
406.
随着国家新标准《国家基本比例尺地图图式》(GB/T 20257-2007)的颁布,目前全国各相关单位都在围绕新旧图式之间的转换展开工作。本文针对这一情况,结合在实际工作中的经验,提出了一套完整的图式符号转换解决方案,从五个方面的研究来解决转换过程中的各种问题,减少了在图式符号转换过程中人工处理的工作量,切实提高了转换的工作效率,为各相关城市勘测单位解决在图式符号转换过程的问题提供了一种有效的参考方法。 相似文献
407.
408.
首先,研究了Menger概率度量空间上的非线性算子,证明了非线性压缩与非线性扩张的不动点的存在唯一性;进一步将单个算子的不动点结果推广为一族可交换算子的公共不动点;最后,通过弱化条件,建立了模糊映射新的不动度定理. 相似文献
409.
基于映射机制的遥感影像盲水印算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对遥感影像数据,提出一种基于映射机制的抵抗几何攻击的强抗差性盲水印算法。首先,采用随机序列发生器生成固定长度的伪随机二值序列作为水印信息;然后,建立影像数据与水印信息的映射函数,并对映射变量进行扩展,确定水印信息的嵌入位置;最后,采用基于映射机制的修改像素值位平面的水印嵌入规则进行水印嵌入。水印检测是水印嵌入的逆过程,采用多数原则确定水印信息。该方法克服传统抗几何攻击时要求攻击后影像的大小和像素相对位置保持不变的局限,有效扩充水印容量,具有好的抗差性和不可见性,并能保持影像精度特征和统计特性。 相似文献
410.