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41.
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
42.
通过在实验区内设置不同类型的采样线,对GVG采样线的代表性进行检验.结果表明,高速公路和乡村道路类型的采样线对区域代表性的精度在95%以上;国道为86.726%;省道为65.447%.对于不同的缓冲区,高速公路、省道和乡村道路类型采样线,以200m缓冲区的代表性最好.而国道则以800m缓冲区的代表性最好.对于不同的作物而言,无论何种类型的采样线或者缓冲区,种植面积最大的棉花的精度是最好的.最低的是省道采样线1000m缓冲区,精度是78.146%,最好的是国道采样线800m缓冲区,精度是99.974%.除省道外,其他精度都在94.8%以上.这说明GVG采样线所获得的成数对于区域主要作物的代表性是很好的. 相似文献
43.
MODIS数据自适应火点检测的改进算法 总被引:6,自引:4,他引:2
在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想. 相似文献
44.
45.
随着遥感应用技术飞速发展,及近年来高分辨率传感器的不断出现,人们对遥感影像的数字化处理也有了长足进步.但在遥感地质方面,由于"同物异谱"和"同谱异物"现象广泛存在,使计算机自动提取遥感影像上的岩性信息出现较大误差.完全人工解译虽准确率较高,但速度慢,如何将计算机自动提取与人工解译有效结合起来是本次研究的重点.文章以康恩纳德斑岩铜矿床地区ETM 遥感影像为数据源,以计算机自动提取与人工解译相结合,根据已有地质资料,对该区ETM 遥感影像进行岩性信息提取.通过在包古图地区对提取模型进行验证,结果表明两者相互结合可以大大提高识别精度,为进一步地质工作提供良好的遥感信息. 相似文献
46.
47.
地震瞬时属性分析技术在岩溶勘查中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
介绍地震瞬时属性分析技术的原理及处理方法,分别对岩溶在地震剖面、瞬时振幅剖面、瞬时频率剖面、瞬时相位剖面上的表现特征作了说明.并结合实际资料进行多参数解释,进而确定地下岩溶的发育情况、分布范围和规模,同时对异常进行钻井验证,结果表明,地震瞬时属性分析技术比常规地震处理方法能更好地排除干扰,确定岩溶异常. 相似文献
48.
地震波场数值模拟方法多种多样,各种方法都有各自的特点.这里推出一种全新地震波场模拟方法--基于Forsyte广义正交多项式的迭积微分算子法,该方法将计算数学中的Forsyte多项式,应用到地震波传播的数值模拟中,它同时具有广义正交多项式迭积微分算子的高精度和有限差分短算子算法的高速度.通过对算子长度的调节及算子系数的优化,可同时兼顾波场解的全局信息与局部信息.复杂非均匀介质模型数值模拟结果说明了该方法的可行性.将该方法的计算结果与傅氏变换伪谱法、错格高阶有限差分法相比较,结果说明,该方法在波场模拟方面具有较好的发展潜力,并具有自身独到的优越性. 相似文献
49.
利用航磁数据识别浅覆盖区地质体的方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在浅覆盖区,常规填图方法填制的地质图,由于信息量少导致整体质量不高.利用勘查技术方法来提高覆盖区地质填图的效率、质量和地质研究水平,具有重要的现实意义.航磁方法是其中的一种重要方法,但航磁测量获取的数据是磁异常迭加的综合反应,而区域地质填图仅描述地表附近的地质情况,直接利用航磁数据辅助地质填图是不合理的.因此,基于插值切割、数理统计和灰色关联度分析等方法,提出了一种剔除深部影响,利用浅层岩石磁性分布规律和磁性差异来识别浅覆盖区地质体的新思路.经选用黑龙江省塔河地区数据进行验证,识别效果明显. 相似文献
50.
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