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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
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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
63.
基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。 相似文献
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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
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对专项农用土地整理-"金土地工程"区大比例尺农业地质调查中的土壤地球化学测量方法及精度进行了试验.结果表明,单样分析能更真实地反映土壤地球化学的分布特征,经济实用的采样密度为16点/ km2～32点/ km2(100ha),地球化学图件编绘以距离倒数插值法成图效果更好. 相似文献
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简要分析了非量测数码相机哈苏H1D在南极中山站及拉斯曼丘陵地区所获取的影像数据的几何精度,阐明了利用该影像数据进行空中三角测量,DLG,DOM制作的技术流程及作业过程中出现问题的处理方法。 相似文献
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