基于K-L变换的多光谱图像增强方法     

李晨钊  蒲世超 《四川测绘》2008,31(1):14-16

为在多光谱图像增强同时保持其光谱特性,提出了基于K-L变换的多光谱图像增强方法,并在研究如何准确量化增强前后光谱保持度的基础上,提出了光谱特性保持系数的概念.实验结果表明,该方法在对多光谱图像增强的同时,能较好地保持多光谱图像的光谱特性.  相似文献   

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   

植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究   总被引：8，自引：1，他引：7  

万华伟  王锦地  屈永华  焦子锑  张颢 《遥感学报》2008,12(4)

基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.  相似文献   

坐标相似变换模型的探讨   总被引：2，自引：0，他引：2  

陈廷武  段红志  朱照荣 《北京测绘》2008,(4)

常用的坐标转换模型,讨论了大地高的不确定性对应用Bursa模型进行坐标转换的影响。结合工程应用的实际情况,选择平面坐标转换模型对北京地方坐标与西安80坐标进行转换,转换精度满足实际需求。  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   

基于相关系数匹配的混合像元分解算法   总被引：2，自引：0，他引：2  

杨伟  陈晋  松下文经  宫鹏  陈春晓 《遥感学报》2008,12(3):454-461

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.  相似文献   

氮气、氧气和空气水合物的合成及其拉曼光谱特征   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘昌岭  业渝光  卢海龙 《现代地质》2008,22(3):480-484

在-20℃和不同的压力下,在实验室内分别合成了氮气水合物(16MPa)、氧气水合物(13MPa)和空气水合物(15MPa),并对其N—N和O—O键伸缩振动的拉曼光谱特征进行了研究。结果表明,人工合成的水合物中的N—N和O—O键的拉曼位移与天然的空气水合物中的数据十分接近。在氮气水合物和空气水合物中,N—N键的拉曼峰值均为2322.4cm-1;O—O键的拉曼峰值在氧气水合物和空气水合物保持一致,均为1547.8cm-1。空气水合物分解的拉曼谱图表明,它不是氮气水合物和氧气水合物组成的混合物,而是由氮分子和氧分子共同生成的单一水合物,氮分子和氧分子同时进入水合物的大笼和小笼中。与空气中的氮、氧比例相比,水合物中氧分子明显富集,氮分子和氧分子的比例为2.4∶1。  相似文献   

Study on the connectivity of heavy oil reservoirs by ultraviolet spectrum technique in the western part of the QHD32-6 oilfield     

Yaohui Xu  Dan Chen 《中国地球化学学报》2008,27(3):306-309

As a new method, the ultraviolet spectrum technique is applied to studying the connectivity of biode-gradable heavy oil reservoirs. The similarity of crude oils can be judged according to the extinction coefficient （E） because aromatic hydrocarbons and non-hydrocarbons have conjugated bonds and obvious absorption in the ultraviolet range, and different materials have different characteristics and additives. The relationship diagram is made in terms of the extinction coefficients （E） of the samples by taking E as the Y-axis and wavelength as the X-axis. The connectivity of oil reservoirs is estimated according to the curve positions and characteristic fingerprints of the sampies. The connectivity of part of the reservoirs in the western part of the QHD32-6 oilfield was studied with this method. The results showed that the connectivity of samples from wells F7 and F8 in the Nm-2 oil reservoir zone is good, that of samples from wells F17 and F20 in the Nm-1 oil reservoir zone also is good, and that of samples from wells F17, F19, and F20 is poor.  相似文献