结合高光谱像素级信息和CNN的玉米种子品种识别模型     

王立国  王丽凤 《遥感学报》2021,25(11):2234-2244

玉米作为中国重要粮食作物,品种众多,易出现错分现象,影响农业安全和粮食生产。针对传统基于卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）的高光谱图像作物品种识别模型所需建模样本数量巨大的问题,提出基于高光谱像素级信息和CNN的玉米种子品种识别模型。首先,获取不同品种玉米种子在400—1000 nm范围内的高光谱图像,提取样本全部像素的203维光谱信息,利用主成分分析PCA（Principal Component Analysis）算法将光谱维度降至8维。在实验中,样本的像素级光谱信息（即：样本的全部像素的光谱信息）除应用于CNN模型外,也应用于支持向量机（SVM）和K近邻分类（KNN）模型中,结果表明：在相同模型中,基于像素级光谱信息比基于米粒级光谱信息（即：每粒样本所有像素光谱信息的平均值）识别效果好;在相同情况下,CNN模型比SVM和KNN模型的识别效果好;基于像素级光谱信息和CNN的品种识别模型识别效果最稳定,依据像素级分类结果采用多数投票策略对玉米种子样本进行识别,样本识别精度高达100%（注：100%为建模集样本与测试集样本数量为0.27和0.32时的识别精度,随着测试集样本数量的增加,该识别精度将有所降低）。最后,使用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法实现CNN输出特征值的可视化,验证了基于高光谱像素级信息和CNN的品种识别模型的有效性。在建模样本极少的情况下,实现了玉米种子品种的无损、高效识别,为精准农业提供了理论基础。  相似文献   

一种针对精化样本的非监督SAR变化检测方法     

董友强  李晓龙  崔斌 《测绘科学》2021,46(11):91-97

针对非监督框架下的深度学习SAR变化检测方法在样本选取时出现样本非平衡及冗余问题,改进了一种针对精化样本的非监督SAR影像变化检测方法:利用分层FCM针对不同差异图进行分割确定初始类别;提出利用邻域清理规则进行潜在错误样本剔除并利用异质类空间距离完成对样本的筛选;构造卷积神经网络完成对待确定类别像素的分类,得到最终变化结果.采用三组实验数据进行实验,结果表明该文方法可行有效,且能在较好应对样本问题的同时具有较高的变化检测精度.  相似文献   

降水邻域集合概率方法尺度敏感性试验     

刘雪晴  陈静  陈法敬  夏宇  范宇恩  徐致真 《大气科学》2020,44(2):282-296

降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。  相似文献   

面向路网匹配的层次化语义相似性度量模型     

王玉竹  闫浩文  禄小敏 《地球信息科学学报》2023,(4):714-725

当前路网主要借助属性表中若干特征项的属性信息对其进行语义相似性评估，很少顾及到路网的分级层次结构、空间拓扑信息以及邻域要素信息，一定程度上影响着语义相似性评估结果的准确性。针对上述问题，本文提出一种“整体（骨架树）→部分（同构子树）→个体（stroke）”的路网层次化语义相似性度量模型，该模型顾及了路网属性特征项、上下级拓扑关联和邻域POI的语义信息，突破了传统模型仅以路网属性特征项的语义信息作为相似性评估指标的局限性。(1)利用stroke技术表达路网，并对其进行分级；(2)将路网数据映射到关联骨架树，进而建立考虑其层次性的路网相似性度量模型；(3)利用层次分析法和熵权法分别确定约束指标权值，并通过加权法计算路网的语义相似度。将该模型应用到路网匹配实验中，并与既有模型进行对比，结果表明利用本文提出的语义相似性度量模型，同时结合同构子树进行道路匹配，不仅可以提高匹配结果的准确性，而且可以提高匹配效率。对于文中案例所选的路网，拓扑关联语义信息对匹配结果的影响较邻域POI语义信息更显著，且与遍历法相比，以同构子树作为参照进行路网匹配，其匹配速率得到明显提升。  相似文献   

邻域算法在景观分析中的应用   总被引：1，自引：1，他引：0  

王石英  蔡强国  吴淑安 《地理研究》2005,24(5):692-698

景观过渡带是景观空间异质性较高的地区,在分析中经常需要从中提取不同类型区的界线,确定相应的范围。提出一种基于邻域概念的简易算法,根据分界线两侧景观的显著差异,在非特定方向上对连续或者离散的景观单元进行类型判定,依据界线的位置特征和类型隶属上的双重属性设定临界值,在此基础上得到判定条件下的单元,消去孤立分布的单元后,经格式转换求出分界线。本文以首都圈景观为例,给出这种算法的明确步骤,解析出地貌分界线,检验了这种方法的准确程度,简要讨论这种方法的特点和适用性,并在其他景观分析中进行推广验证。这种算法能够确定两种复杂分布类型之间的界线,适用于划分农牧交错区,提取地貌分界线和谷缘线等分析。  相似文献   

分布式增量机制下的交通流大数据聚类分析     

李欣 《测绘通报》2017,(7):61-65

时空聚类分析是对时空大数据进行利用的一种有效手段。本文提出了一种分布式增量大数据聚类分析方法,利用分布增量机制不但可以减少重复计算和迁移拷贝次数,而且可以持续对聚类结果进行修正,能够在保持聚类准确性的条件下提升整体运算效率。而聚类算法本身通过数据聚集趋势预分析、聚类算法和结果评价3个步骤,构建了一体化时空邻域,在时间和空间维度保证了聚类结果的准确性。经过试验证明该方法可以实现时空大数据的快速高效信息挖掘。  相似文献   

基于VIIRS数据的油气平台提取技术研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

李强  苏奋振  王雯玥 《地球信息科学学报》2017,19(3):398-406

油气平台作为海上油气资源勘探开发的主要设备之一,其数量与空间分布反映了一个区域油气资源的开发状况。普通光学影像易受天气状况影响,而雷达数据成本较高,这给油气平台的检测带来了一定的困难。由于油气平台作业过程中,需要灯光照明,同时伴气的燃烧也产生很强的灯光,因此可以通过检测灯光来实现油气平台的提取。针对VIIRS数据具有强夜间光探测能力,本文提出了一种卷积运算临界值法对海上油气平台进行提取。首先对2期不同时相的VIIRS数据进行卷积运算,对亮像元进行了增强处理,对背景像元进行弱化处理,从而明确区分疑似目标与背景,然后以0值为分界点,对疑似目标进行提取,最后利用油气平台相对静止的特性,通过邻域分析,实现油气平台的提取。结果表明,本文提出的卷积运算临界值法可以有效地提取油气平台,提取准确率约为85.4%,同时可以有效地减少由于经验阈值对提取结果造成的误差。  相似文献   

Characteristics of Focal Mechanism in Guangdong and Its Adjacent Areas     

Kang Ying 《中国地震研究》2006,20(1):19-36

INTRODUCTIONThe focal mechanism is usually determined from P-wave first motion polarities.When theearthquake is small and the network is sparse,the determination is difficult.In calculating focalmechanism,P wave polarity data near the nodal plane is needed in order to constrain the spatialposition of the nodal plane of seismic waves.As anintrinsic nature of P wave radiation pattern,the Pwave becomes weaker when nearer to the nodal plane and the direction of its initial motion becomesindi…  相似文献   

Expert Classification Method Based on Patch-Based Neighborhood Searching Algorithm     

CHEN Xiaoling CAI Xiaobin LI Hui 《地球空间信息科学学报》2007,10(1):37-43

The expert knowledge has been widely used to improve the remotely sensed classification accuracy. Generally, the ex-pert classification system mainly depends on DEM and some thematic maps. The spatial relationship information in pixel level was commonly introduced into the expert classification. Because the geographic objects were found spatially dependent relationship to a certain degree, the commonly used basic unit of spatial relationship information in pixel greatly limited the efficiency of spatial in-formation. A patch-based neighborhood searching algorithm was proposed to implement the expert classification. The homogene-ous spectral unit, patch, was used as the basic unit in the spatial object granularity, and different types of patches' relationship in-formation were obtained through a spatial neighborhood searching algorithm. And then the neighborhood information and DEM data were added into the expert classification system and used to modify the primitive classification errors. In this case, the classi-fication accuracies of wetland, grassland and cropland were obviously improved. In this work, water was used as base object, and different types of water extraction methods were tested to get a result in a high accuracy.  相似文献   

基于PCA/NDVI的森林覆盖遥感信息提取方法研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

邓书斌  武红敢  江涛 《国土资源遥感》2007,18(2):82-85

摘要： 以大兴安岭为试验区，提出将主成分分析（PCA）得到的第1分量、归一化植被指数（NDVI）和Landsat TM 1~TM 7某一波段进行合成，增强森林覆盖区和背景区信息的反差，并利用最大似然法对影像进行监督分类，分类精度超过92%。通过对不同云雾量和森林覆盖的2个时相影像试验表明，本方法提高了遥感影像森林覆盖信息提取的自动化程度和精度。  相似文献