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102.
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多目标粒子群算法与选址中的形状优化 总被引:3,自引:0,他引:3
选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果. 相似文献
104.
利用矿物成分特征、化学成分特征、矿石类型、热学性质特征及坡缕石矿成因等分析方法,对贵州大方县坡缕石进行研究,将坡缕石分为3种类型:Ⅰ型为薄至中厚板片状纤维坡缕石,Ⅱ型为薄-中厚层浸染状坡缕石,Ⅲ型为角砾状粘土状坡缕石。前两种类型坡缕石的SiO2,Al2O3质量分数(平均为54.74%,12.15%)低于苏皖地区龙王山-嘉山等地凹凸棒石;据纤维状坡缕石、浸染状坡缕石的晶体化学特征等分析认为属热液成因类型。纤维状坡缕石热学特征表明主要含吸附水、配位结晶水和沸石水,红外光谱中各频率段吸收峰形态及特征,证明了其所含水类型及结晶程度,并表现出热液型坡缕石谱线特征。 相似文献
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107.
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
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
108.
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
109.
MODIS数据自适应火点检测的改进算法 总被引:6,自引:4,他引:2
在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想. 相似文献
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