基于FY-3的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法研究          下载免费PDF全文

王星东  潘少华王成 李新广 《极地研究》2017,29(3):420-426

格陵兰岛的冰盖对全球气候有着极为重要的意义,冰盖的冻融情况可直观展示北极地区的气候变化状况。利用我国FY-3气象卫星的微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)数据,基于增加干湿雪差异性的交叉极化比率(Cross-Polarized Gradient Ratio,XPGR)算法,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的超平面进行格陵兰岛冰盖表面冻融探测,与已有的阈值方法相比,理论上精度较高。与微波辐射计(Special Sensor Microwave Image,SSM/I)(阈值为–0.025)的数据结果进行对比验证,结果表明:XPGR结合SVM的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法是可行的。  相似文献   

超像素在多极化SAR数据分类中的应用——以ALOS PALSAR为例     

梁雪萍  薛东剑  贾诗超 《测绘通报》2020,(5):107-110

针对已提出的极化合成孔径雷达数据地物分类方法较难同时获得地物边界及相邻信息的问题，并为了减少图像处理的消耗时间，本文引入一种超像素生成算法——线性迭代聚类方法，对日本先进对地观测卫星多极化SAR数据进行地物分类研究。本文以四川省彭州市与什邡市交界地区为研究区，先采用Pauli分解生成RGB假彩色图像并进行滤波，再以此为基础使用线性迭代聚类方法生成超像素，最后用支持向量机分类方法，合理选取极化熵、各向异性度及平均散射角等极化特征组合在一起作为分类参数，对基于像素超像素的极化SAR图像的分类结果进行对比分析。使用超像素比其他基于像素的分类方法能够获得更好的结果，基于超像素分类的总体精度为95.23%，Kappa系数为92.58%。  相似文献   

基于支持向量机的SPIN－2影像与SPOT－4多光谱影像融合研究   总被引：12，自引：1，他引：12  

赵书河  冯学智  都金康  林广发 《遥感学报》2003,7(5):407-411

遥感影像融合是解决多源海量数据富集表示的有效途径之一。针对高分辨率遥感数据SPIN-2(2m)与多光谱遥感数据SPOT-4(20m)的影像融合，提出了基于支持向量机(SVM)的遥感影像融合的新方法。建立了基于SVM的遥感影像融合模型，并进行了分类融合实验，实验效果较好。最后给出了分类融合评价。结果表明，支持向量机可用于遥感影像融合，且分类融合精度较高。  相似文献   

支持向量机在储层厚度预测和计算中的应用          下载免费PDF全文

邹华胜  宁书年  杨峰  徐遵义 《地球物理学进展》2007,22(5):1597-1601

本文通过对油田储层结构的分析,运用支持向量机的理论和方法,建立了用于预测和计算储层厚度的支持向量机回归模型,并对该模型从参数变化范围、核函数选择、误差评价的标准等多方面进行了探讨,找出了建立储层厚度预测模型的一种有效方法,通过对实际储层厚度的预测,证明该方法在预测和计算储层厚度中具有较高的参考价值.  相似文献   

支持向量机在重震联合反演中的应用研究          下载免费PDF全文

邬世英  王延江  李莉  胡加山  冯国志  阎汉杰 《地球物理学进展》2007,22(5):1611-1616

本文对利用支持向量机进行重震联合反演问题做了深入研究,特别是对支持向量机用于重震联合反演时的重力资料的处理、参数选取、特征量的提取等具体实现问题进行了讨论,最后用所设计的支持向量机重震联合反演模型对东营北部区域结晶基底岩做了预测反演,取得了满意的效果.  相似文献   

结构分析法在突发区域性暴雨预报中的应用          下载免费PDF全文

李明娟 《陕西气象》2007,(3):6-8

SVM是近年来数学领域的一门新学科，它的应用极为广泛，颇具发展前途。如今，SVM理论已经应用于气象预报，并在对流层中高层气象数据分类应用上效果良好，为精确预报提供了坚实基础。本文简要介绍了SVM的基本思想和在气象数据分类方面的应用及其发展前景。  相似文献   

光谱与纹理信息复合的土地利用/覆盖变化动态监测研究   总被引：8，自引：0，他引：8  

张锦水  潘耀忠  韩立建  苏伟  何春阳 《遥感学报》2007,11(4):500-510

及时、准确地动态监测地球表面特性对于掌握人类和自然现象之间的关系和相互作用是非常重要的,并为决策的制定奠定基础。传统卫星遥感的土地利用/覆盖变化动态监测方法基本上可分为光谱直接比较法和分类比较法两大类,但两类方法多以光谱信息为基础来提取土地利用变化信息,而忽略纹理等空间信息。本研究中,基于变化向量分析方法,将光谱与纹理两种信息复合计算变化强度,并采用支持向量机法提取变化/非变化信息,通过监督分类确定变化区域内的土地利用/覆盖类型的转移方向,完成土地利用/覆盖动态监测。最后,利用两期TM数据,对海淀区1997—2004年进行土地利用/覆盖变化动态监测,以验证该方法。该方法较分类后比较法在一定程度上减少误差积累,降低了错误类型转化,提取的变化信息总精度达到93.1%,Kappa为0.862,比利用光谱信息双窗口变步长的变化向量分析方法提取出土地利用/覆盖变化信息的精度有一定的提高(总体精度为90.2%,Kappa为0.804)。纹理信息与光谱信息复合,能够更大拉开变化/非变化信息之间的距离,有利于动态变化信息的提取,是该方法能够有效提取变化信息的关键所在。  相似文献   

遥感影像决策级融合方法实验研究     

赵书河  李培军  冯学智 《测绘学院学报》2007,(4)

遥感影像融合是遥感图像处理中的研究热点和难点之一。对下列两种遥感影像决策级融合方法进行了实验研究:一种是基于支持向量机(SVM),另一种是基于自组织神经网络。融合实验分别采用这两种方法对Landsat TM多光谱数据(30 m/像素)与IRS-C全色数据(5.8 m/像素)间分别进行影像融合。融合结果表明:基于SVM的方法可有效地融合不同影像的信息,并且可获得较高的融合分类精度。在分类精度方面,基于SVM方法的融合影像明显优于基于自组织神经网络方法的融合影像。  相似文献   

SVM和ANN方法在铜川盛夏暴雨预报中的对比试验          下载免费PDF全文

燕东渭  杨艳  孙田文  刘志镜 《陕西气象》2006,(3):15-17

介绍了利用SVM(支持向量机)方法的预报原理,并分别用SVM和ANN(人工神经网络)两种方法对铜川盛夏暴雨的预测做了对比试验。分析预报结果表明,SVM方法在天气预报领域有一定的使用空间,并指出了SVM在气象领域应用研究的方向。  相似文献   

支持向量机在大气污染预报中的应用研究   总被引：1，自引：1，他引：1  

常涛 《气象》2006,32(12):61-65

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。利用前一天该污染物的日均浓度、前一天地面平均风速等7个预报因子建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预报模型，并利用十重交叉验证和网格搜索法寻找模型最优参数。乌鲁木齐大气预报实例表明：支持向量机显示出小样本时预报精度较高和训练速度快的独特优势，为空气质量预报提供一种全新的模式。  相似文献