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高光谱图像波段选择需考虑波段信息.传统香农信息熵指标仅考虑图像的组分信息(像元的种类和比例),忽略了图像的空间配置信息(像元的空间分布),后者可由玻尔兹曼熵刻画.其中,Wasserstein配置熵删除了连续像元的冗余信息,但局限于四邻域,本文将Wasserstein配置熵拓展至八邻域.以印度松木试验场和意大利帕维亚大学高光谱图像为例,使用Wasserstein配置熵差异值测度波段相关性,通过非监督次优搜索法确定最优波段组合,并用支持向量机分类.比较基于Wasserstein配置熵差异值、互信息、4种标准化互信息和两种相对熵变体的图像分类精度.结果表明,四邻域和八邻域Wasserstein配置熵差异值均可用于高光谱图像波段选择,当选择少量波段时优势尤为明显,且八邻域整体优于四邻域. 相似文献
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时间地理学框架描述了个体行为的时间和空间约束,可用于确定活动双方的时空交集并进行定量的时空分析。该文分析了活动预约双方的时间和空间限制条件,根据个体时空约束类型的不同分别将其表达为时空路径、圆柱和棱镜。在此基础上,将求解活动双方会面的时空节点问题转换为求解双方的时空交集,并在ArcGIS环境中得以实现。这种基于时间地理学和GIS技术进行时空节点规划和优化的方法可应用于应急救灾、物流配送、旅游规划等领域,辅助实现对时间和地点的预约及对路径的优化,进而提高效率、节约成本。 相似文献
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区域性、综合性、复杂性是新时代地理学的三大特征,其中复杂性研究是地理学飞跃的新路径。熵作为系统复杂性的核心指标,其研究、推广和应用对新时代的地理学有着重要意义。近年来地理学中熵的研究热点为玻尔兹曼熵（玻熵）。玻熵的概念最早提出于1872年,是著名的热力学第二定律的核心,但玻熵在地学的应用长期停滞在探讨层面。其瓶颈在于缺乏针对空间数据计算玻熵的模型和方法,但该瓶颈在近5年得以突破。本文从玻熵的热力学概念与地理学推广难题、空间数据的玻熵计算模型、计算方法、实际应用4个方面进行及时且系统地综述。主要结论有：① 目前的研究热点集中在空间栅格数据的玻熵,已研发出针对定性和定量型栅格数据的计算模型;② 算法百家齐放,已呈现出基于边缘总长度、基于Wasserstein距离、基于多尺度层次的三大类算法;③ 已形成景观生态学和遥感图像处理两类应用;④ 未来研究需重视针对更多类型的空间数据的算法、使用玻熵替代香农熵验证先前研究中的结论、拓展玻熵应用等。 相似文献
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线状模型是虚拟三维场景中的重要模型,其精细程度直接影响着虚拟场景的视觉效果。制作线状模型的常用方法分为整体模型法和分段拼接法,对于弯曲程度较大的线状模型,使用整体模型法制作时难以控制顶点坐标和纹理贴图,而采用分段拼接法又会在转弯处产生模型空隙和纹理重叠,导致模型失真。该文提出了一种针对大曲率线状实体的三维可视化方法,在几何模型制作阶段,根据路径和截面数据直接计算模型顶点坐标、法向量和索引数据,实现放样建模;在纹理贴图阶段,通过建立模型顶点与纹理图片像素的映射关系,实现模型贴图。结果表明,该算法可应用于铁路路基等大曲率线状模型的制作,具有精度可靠、人工交互少及可视化效果好的特点。 相似文献
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科学实用的综合指数算法对监测区域发展状况有重要意义。综合指数算法的关键在于权重量化,其中以主观权重的量化最为困难。少数个体的主观权重量化难以进行精确的数值化且缺乏代表性;群体的主观权重量化中存在意见收集过程繁杂的困难。本文提出耦合文本挖掘与高维排序权重法的综合指数算法,其中文本挖掘技术能够基于文本对各维度进行权重数值排序提取、解决主观意见获取与量化难题,高维排序权重法能利用权重数值排序计算综合指数、降低权重量化要求。为证明算法的可用性,基于政策文本挖掘政府决策者主观意见,逐年量化了符合政策导向和时代特色的维度权重排序并分析了中国2000—2019年省级区域发展质量水平。结果表明,新算法评价结果合理、可用性强。中国省级区域发展质量整体水平前、中期平稳上升,后期波动上升;东部沿海省份形成高水平聚集区;随着中部和西南省份的崛起,东西发展不均衡问题有所缓解。本文耦合算法的应用不局限于案例中的区域发展,可在大数据时代的数据红利支持下进行高效、低成本的指数评价和决策支持。 相似文献
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在多种自然及人文因素驱动下，中国的土地系统正发生深刻变化。建模预测土地系统变化，一方面可为国土空间规划等国家重大需求问题提供决策支持，另一方面可为土地变化机理及地表综合模拟研究提供研究支持。论文针对土地变化模型展开综述，梳理20世纪90年代以来国内外土地变化模型的起源与发展，总结发展趋势，讨论土地变化模型的现存挑战并提出展望。研究发现，目前土地变化模型存在两大发展趋势：供需关系平衡化、模型参数的组合与优化。其中供需关系平衡化体现在从单方面考虑“供”或“需”的模拟到“供—需”平衡模拟的核心思想转变，并存在两大主要路径：“自上而下”的降尺度空间化路径、“自下而上”的科学化需求耦合路径。模型参数的组合与优化一方面体现在模型中的土地变化规则从描述性规则为主逐渐转向组合式的参数化规则为主，另一方面体现在围绕参数优化开展的一系列回归模型改进及机器学习融合研究。同时，土地变化模型仍存在一系列挑战，具体包括核心机理的数学分歧、从“非监督模拟”到“监督模拟”的起步与挑战，以及新范式(矢量数据范式和混合栅格范式)未充分弥补旧范式(栅格数据范式)的遗憾。未来应重点关注土地变化模型中的数学机制，深入评估对比现... 相似文献