SVM和ANN在多光谱遥感影像分类中的比较研究          下载免费PDF全文

李颖  李耀辉  王金鑫  张成才 《海洋测绘》2016,(5):19-22

首先利用支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)对Landsat 8 OLI多光谱影像进行基于光谱信息的土地利用监督分类;然后,对多波段进行主成分变换,提取第一主成分的主要纹理信息,与光谱信息一起进行融合光谱和纹理信息的SVM和ANN影像监督分类。对比分析发现:对中原地区,SVM是Landsat 8多光谱遥感影像分类的较优方法,尤其适用于农业用地信息提取;光谱分类即可达到较高精度,纹理信息对提高分类精度的作用十分有限。  相似文献   

离散Hopfield神经网络的稳定性     

唐功友 《中国海洋大学学报(自然科学版)》1994,(Z2)

研究离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的串行稳定性和并行稳定性，分别提出了条件较弱的串行稳定性和并行稳定性的新判据．  相似文献   

数学地质方法在大洋多金属结核研究中的应用     

杨克红  胡光道 《海洋地质前沿》2003,19(3):38-41

回顾了一些数学地质的基本理论方法（即基础数学方法、多元统计、地质统计学、人工神经网络、分形理论）以及它们在大洋多金属结核研究中的应用状况，并探讨了其今后的主要应用方向。  相似文献   

基于人工神经网络的海水漫射衰减系数的遥感反演方法     

张亭禄  李肖霞 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2007,37(4):676-680

利用NOMAD数据集建立了基于人工神经网络的漫射衰减系数Kd490的反演算法。该人工神经网络是3层的反向传输神经网络。其结构为输入层有4个节点,它们分别对应4个波段443,490,555,665 nm的遥感反射比,隐含层有10个节点,输出层1个节点对应于漫衰减系数Kd490。利用另一独立的现场测量数据集(COASTLOOC)印证该反演算法的性能。结果表明,该研究建立的反演算法的性能明显好于业务化SeaWiFS算法,略好于Lee等人的半分析算法。  相似文献   

基于不变性矩特征的人工神经网络2-D形状识别     

姬光荣  王国宇  吕洪涛  于青松 《中国海洋大学学报(自然科学版)》1996,(2)

在2—D不变性矩快速计算的基础上，利用人工神经网络，使用不变性矩完成2—D形状的识别。实验结果与现有文献的结果比较，本文采用的方法具有特征数目少、意义统一、识别快速、准确的特点。  相似文献   

人工神经网络技术在台风浪预报中的应用   总被引：4，自引：0，他引：4       下载免费PDF全文

陈希  李妍  沙文钰  闵景忠 《海洋科学》2003,27(2):63-67

利用人工神经网络中的BP算法，结合南海硇洲岛海区近30年的台风及台风浪资料，经预期因子的选择并作对比试验，建立了本海区较为理想的台风浪人工神经网络预报模型。结果表明：人工神经网络方法在台湾浪的预报上，有较好的拟合历史台风浪高的能力，利用该模型对台风浪高的预报也达到了一定的精度。为实际台风浪浪的预报增加了新方法、新思路。  相似文献   

北部湾冬季强风的主分量神经网络预报方法研究     

黄海洪  孙崇智 《台湾海峡》2005,24(1):1-6

本文首先分析造成北部湾冬季强风的天气动力学机理，在此基础上以相关分析法确定强风的预报因子(气压梯度、气温梯度、高层风速等因子)与预报量之间存在着较好的相关性；进而采用人工神经网络与主分量分析(PCA)相结合的方法建立了北部湾冬季强风的预报模型．该预报方法所构造的预报模型对历史样本风速拟合平均绝对误差为1．80m/s，对独立样本风速试报的平均绝对误差为1．46m/s．计算结果表明，该方法的拟合效果及预报稳定性较好，可在预报业务中应用．  相似文献   

水库浮游植物群落动态的人工神经网络方法   总被引：5，自引：0，他引：5  

邬红娟  郭生练  胡传林  刘跃 《海洋与湖沼》2001,32(3):267-273

根据辽宁大伙房水库1980－1997年的水文和湖沼学观测资料，分别建立浮游植物丰度和蓝藻优势度人工视经网络模型，将年降雨量，7－9月平均水温，7－8月入库水量与7－8月库容之比和磷酸盐作为输入，浮游植物量和丰度作为输出，建立浮游植物落消长的人工神经网络模型，将7－9月平均水温，7－8月入出库水量之比，磷酸盐和总氨作为输入，蓝藻优势度作为输出，建立浮游植物演替的人工神经网络预测模型，并进行检验，其模拟值与观测值平均相对误差分别2％和1％，结果表明，人工神经网络方法优于传统的统计学模型，可进行水库浮游植物群落动态的预测预报，并具有较高的精度。  相似文献   

基于星载GNSS-R获取川藏交通廊道沿线地表土壤湿度          下载免费PDF全文

胡羽丰  汪吉  李振洪  彭建兵 《地球科学》2022,47(6):2058-2068

地表土壤湿度影响着陆-气能量交换和水循环,是泥石流、冻土冻融等灾害的重要因子,获取川藏交通廊道沿线地区土壤湿度有助于研究铁路沿线气候变化和冰冻圈灾害风险.基于CYGNSS(cyclone global navigation satellite system)星载GNSS-R(global navigation satellite system reflectometry)信号,结合土地覆盖分类、归一化差分植被指数NDVI(normalized differential vegetation index)和粗糙度等地表土壤湿度影响因子,利用人工神经网络方法建立了地表土壤湿度多参数反演模型,生成了2018—2019年连续两年的川藏交通廊道沿线地区36 km空间分辨率的地表土壤湿度日产品.经土壤水分主被动探测卫星数据检验,生成的地表土壤湿度相关系数R为0.8,均方根误差RMSE(root mean square error)为0.032 cm3/cm3,偏差Bias为0.014 cm3/cm3,可为川藏交通廊道沿线气候变化和地表灾害研究提供高连续性和可靠性的数据.   相似文献   

阵风因子与大气边界层要素的关系及预报试验     

胡波 《气象科技》2019,47(2):282-288

利用2008—2016年舟山4个海岛气象站大风资料和欧洲中心的ERA-interim再分析资料,分析了阵风因子随平均风速、风向、小时、月份等分布的气候特征,统计阵风因子与边界层的大气稳定度、250～1000m风速与10m风速的比值、6h变温等要素的相关后,选取最佳预报因子,利用BP人工神经网络方法,根据不同因子组合对阵风进行循环试报。结果表明:①平均风速较小时阵风因子波动范围大;靠近大陆站点的阵风因子及来自陆地方向气流的阵风因子偏大。②白天11:00—16:00受太阳辐射影响大气湍流相对较强,阵风因子偏大。7—9月沿海受台风影响频繁,其阵风因子要大些,而11—12月阵风因子偏大则与来流方向的地表粗糙度较大有关。③阵风因子和边界层不同高度的风速与10m风速比值,及气温具有明显正相关,与边界层大气稳定度参数具有负相关,相关结果印证了阵风主要物理成因与动量的垂直湍流输送有关。④阵风循环试报表明最佳组模型试报的绝对误差及方差均比对比组模型减少约11%～25%,具有较好的预报效果。  相似文献