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41.
黄河三角洲湿地的动态变化监测对湿地资源合理利用、开发保护具有重要意义。采用C波段全极化高分三号(GF-3)合成孔径雷达数据与欧洲空间局哨兵二号(Sentinel-2B)多光谱数据,分析了黄河三角洲湿地7类地物的光谱、指数、极化散射以及纹理等特征信息,分别基于最大似然法(maximum likelihood,ML)、决策树(decision tree,DT)、支持向量机(support vector machine,SVM)方法实现了有监督分类,评估了两者协同与单独应用于湿地地物分类与识别的能力,结果表明,两者协同分类时,其总体精度分别可达90.4%、95.4%、95.7%,均明显高于两者单独分类的结果,证明了GF-3雷达数据与多光谱数据在湿地协同分类方面的可靠性和应用潜力。 相似文献
42.
以辽宁省沈阳市为研究对象,以该地区1995年、2000年、2005年以及2016年不同时相的遥感影像为信息源。首先,利用ENVI影像处理软件进行数据预处理;然后,对沈阳地区土地类型进行MLC监督分类并评定分类精度;最后,采用分类后对比的方法并通过Arc GIS软件对沈阳建成区扩展情况进行研究。 相似文献
43.
以2017年12月31日Landsat-8影像为数据源,因其有全色波段15 m分辨率,采用波段融合处理,提高影像处理分辨率,运用监督分类的6种分类器,比较各分类器分类结果精度,以结果的整体分类精度和Kappa系数对各分类器精度验证。其结果表明,整体分类精度和kappa系数成正比关系,6种分类器中平行六面体的分类精度最低,仅66%多,其余都在80%以上;支持向量机和最大似然分类器分类效果较好,分类结果与实际黄岛区土地利用类型吻合度较好。 相似文献
44.
45.
3月23日召开的2007年全省森工国土资源工作会议提出,要本着管理监督与服务保障相结合的原则,加强林区资源保护与管理,为实现森工林区经济又好又快发展提供资源保障能力。 相似文献
46.
高空间分辨率遥感影像(特别是城区场景)常表现出高的光谱异质性、地物细节丰富且地物拓扑关系复杂等特点,这对影像分类产生较大干扰,导致分类精度不高。针对以上情况提出一种新的非监督多相位水平集分类方法:该方法以基于区域竞争思想及Bayes准则的多相位水平集分类框架作为高分辨率遥感影像分类的基础,通过采用Parzen窗非参数密度估计方法来改善复杂场景下样本概率密度估计的准确性,从而增加分类模型的抗干扰能力;此外,为提高多水平集模型演化效率,在模型求解中提出一种简单而有效的水平集函数重初始化方案。通过与前人工作的试验对比及分析,验证了提出的模型在复杂场景及存在上述干扰的情况下表现出好的分类效果。 相似文献
47.
近年来,福建省龙岩市国土资源局勇于探索、大胆改革创新,亮点频出:走出了一条具有龙岩山区特色的利用低丘缓坡地发展工业的新路,既有效保护了耕地,又拓展了用地空间,引起中央电视台、新华社等20多家新闻媒体的广泛关注;严格落实耕地保护政府目标责任制,全市连续9年实现耕地占补平衡; 相似文献
48.
11月16日,大连市国土资源和房屋局所属大连市住房保障中心,通过公开摇号方式,确定了市内四区8000户居民每户获得13万元的经济适用房货币化补贴资格.并于11月17日在<大连日报>以15个版的篇幅对8000户入围居民予以公示,以接受社会监督. 相似文献
49.
CHEN Yongliang Comprehensive Information Institute of Mineral Resources Prediction Jilin University Changchun China 《东北亚地学研究》2009,12(1):46-56
An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors : an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen's competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification. 相似文献