简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用     

张伟  杜培军  尹作霞 《测绘科学》2008,33(5)

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。  相似文献   

多频载波相位组合进行单点定位     

CHEN Ming-jian    HAO Jin-ming  ZHOU Feng-qi 《测绘学院学报》2008,(2)

不同于双频数据的应用,多频数据的采用对单点定位有着特殊意义,可以更好地获得其模糊度的解。基于卫星导航定位系统多频载波相位线性组合理论,研究了具有特殊意义的组合观测值及其特性。在此基础上,通过多频观测值数据的数值仿真,采用新方法进行整周模糊度快速求解。编制了基于多频载波相位组合单点定位软件,通过结果的比较分析,得出有一定实际应用意义的结论。此方法算法简单,速度快,能够满足实时导航定位的需要,具有工程应用价值。  相似文献   

利用p~3软件进行GPS单点定位解算的若干问题     

FENG Bao-hong  GAO Cheng-fa 《测绘学院学报》2008,(4)

利用p3软件对大量实测数据进行了高精度单点定位有关问题的验证和分析;在IGS提供的精密星历和卫星钟差产品中,较为深入地比较分析了快速产品和几种最终产品的定位精度、收敛速度及p3软件的正反算结果精度。得出以下结论:快速产品与最终产品的定位精度和收敛速度相似;COD的收敛速度和定位精度最高;p3软件的反算精度明显优于正算,且精度也比较均匀。这些研究成果对PPP技术的实际应用具有较好的借鉴意义。  相似文献   

基于DEM的SAR图像模拟     

LI He  QIN Zhi-yuan  JIN Guo-wang 《测绘学院学报》2008,(4)

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性。然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案。根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理。通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性。  相似文献   

基于分区的局域神经网络时空建模方法研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

王海起  王劲峰 《遥感学报》2008,12(5)

区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力.  相似文献   

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割     

李利伟  马建文  欧阳赟  温奇 《遥感学报》2008,12(1):64-69

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.  相似文献   

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

李爱国  WANG Wei  徐永胜 《全球定位系统》2008,33(3):29-31

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。  相似文献   

基于模糊物元的城市化生态预警模型及应用   总被引：8，自引：0，他引：8  

符娟林  乔标 《地球科学进展》2008,23(9):990-995

根据模糊物元理论建立了城市化的生态预警模型,将警报级别分为无警、轻警、中警、重警和巨警5级,并从资源预警、生态预警和环境预警3个方面构建河西走廊城市化进程中的生态环境预警指标体系,设立了预警参照标准与预警界限、警灯、警度,对河西走廊进行了实证分析。结果发现,河西走廊及五大地市按照预警指数从大到小的顺序依次为：张掖市、武威市、金昌市、河西走廊、嘉峪关市和酒泉市。其中,河西走廊的生态用水比重、植被覆盖率、人均环境保护费用和万元产值工业SO2排放量的景气指数最高,处于重警状态;城市工业用地定额、城市居住用地定额、万元产值工业废水排放量和万元产值工业粉尘排放量的景气指数最低,均处于轻警状态;其它指标均处于中警状态。可见,相对于土地资源和环境污染因素而言,水资源和生态条件已经对河西走廊的城市化产生了较强的束缚作用。  相似文献   

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较   总被引：1，自引：1，他引：0  

吴剑  程朋根  何挺  王静 《测绘科学》2008,33(1):137-140

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。  相似文献   

GNSS系统及其技术的发展研究   总被引：3，自引：1，他引：2  

赵静  曹冲 《全球定位系统》2008,33(5)

阐述了国际上卫星导航系统的总体发展,对美、俄、欧、中的四大全球系统,以及相关的区域系统和增强系统进行了简单的介绍,研究分析了GNSS系统及其技术的发展趋势,同时分析了我国Compass全球系统面临的机遇和挑战,并提出了我国未来工作的建议.  相似文献