遥感影像混合像元的分解——基于加权后验概率的支持向量机分类算法     

许菡  孙永华  李小娟 《地球信息科学学报》2013,15(2):249-254

混合像元是遥感影像中普遍存在的现象,对此,本文提出基于加权后验概率的支持向量机进行影像混合像元分解。该分类算法可判定端元种类的同时得到每种地物的后验概率,从而进行非线性模型的混合像元分解。由于加权后验概率的支持向量机分类算法能够减少分类器受土地覆盖类型模糊样本点的干扰,因此,改善了非线性混合像元分解模型的精度。首先,由样本点计算得到核函数参数值,然后,计算影像中每一种土地覆盖类型的后验概率,将其作为各个两类支持向量机分类器的权系数并求得多类后验概率值,确定影像每一种土地覆盖类型并得到丰度值。本文采用TM多波段遥感影像验证该方法的可行性,实验区位于我国东北部的大兴安岭中北段地区,土地覆盖类型包含农田、居民地、水体、荒地等。将本文提出的混合像元分解方法结果与标准支持向量机模型分解的结果对比表明,以加权后验概率的支持向量机遥感影像混合像元分解方法精度优于标准支持向量机模型。  相似文献   

稀疏测线大地电磁资料三维反演研究:合成算例(英文)   总被引：2，自引：1，他引：1  

林昌洪  谭捍东  舒晴  佟拓  张玉玫 《应用地球物理》2012,9(1):9-18

受勘探成本和工区环境等因素的影响,当前大多数大地电磁实际工作采取布置稀疏测线采集数据和使用二维反演方法解释这些稀疏测线数据的方式。然而,二维反演方法在解释三维地电构造数据时存在局限性,有时甚至做出错误的地质解释。本文尝试了使用三维反演方法对大地电磁稀疏测线数据进行反演解释。使用大地电磁全信息资料三维共轭梯度反演程序对理论模型合成稀疏测线数据进行了三维反演。结果表明:这种反演方案是可行与有效的。同时,我们发现在不同数据的三维反演结果中,四个张量阻抗元素和两个倾子数据同时反演的结果相对更为准确,更接近理论模型。  相似文献   

稀疏天然植被对输沙量的影响   总被引：40，自引：13，他引：27  

凌裕泉  屈建军  金炯 《中国沙漠》2003,23(1):12-17

在内陆沙漠和海滨沙丘地区,均生长着不同类型低密度的天然植被,它对风沙流活动和风成地貌形态的形成与演变都具有一定的影响,但在大多数情况下是不足以防止风沙危害的。因此,为了达到防沙的要求,其中就存在着一个稀疏天然植被的有效临界密度问题。为此,通过对3个不同类型植物种、10组植株密度的风洞模拟研究表明,当平均输沙率减少到流沙表面的50%左右时,其相应的植物株密度为:呈紧密结构半球状植株密度为6株·m^-2;呈漏斗形上密下疏者为7株·m^-2和呈线状具有弯曲弹性的植株介于6~10株·m^-2之间。在各种植株密度的影响下,输沙率与有效起沙风呈正比关系,即q=a×(V_L-V_t)^b。  相似文献   

宽频数据在致密砂岩储层预测中的应用     

肖曦  张益明  王志红  陈建华  黄饶  管西竹 《地球物理学进展》2020,(1):367-373

西湖凹陷深层致密砂岩储层具有良好的勘探开发前景,受埋深影响,目的层地震资料品质较差.A构造通过斜缆宽频采集和处理获取宽频地震数据,提升了资料品质,然而应用常规子波提取方法对宽频数据进行子波提取并反演计算纵波阻抗,结果与井上实测数值差异较大,影响储层的定量解释.针对这一问题,提出统计性子波和确定性子波相结合的长短子波合并宽频子波提取方法,提取的宽频子波比常规子波低频丰富、旁瓣小,能更真实地反映地震信息,约束稀疏脉冲反演的纵波阻抗结果与测井曲线吻合度更高.基于宽频数据和常规数据分别进行约束稀疏脉冲弹性波阻抗反演,预测A构造优质储层分布,经已钻井证实,宽频数据比常规数据储层预测精度高,预测的储层展布特征与研究区地质沉积认识一致.结果表明:这种基于宽频子波提取的宽频资料应用方法有效降低了致密砂岩储层预测的多解性.  相似文献   

优化点扩散函数估计与稀疏约束的图像盲复原     

卜丽静  卜欣彤  张过  武文波  张正鹏 《测绘科学》2017,42(10)

在卫星光学图像盲复原问题中,点扩散函数的估计和复原模型选择对结果影响很大。针对点扩散函数模板估计困难的问题,该文在分析图像中近似点状地物成像特点的基础上,提出了基于点状地物信息的椭圆抛物面模型点扩散函数估计方法,得到较好的点扩散函数模板;针对图像噪声对复原的影响问题,采用能够分离图像的信号和噪声的归一化稀疏约束模型进行盲复原。利用"吉林一号"卫星图像进行了实验。结果表明:该文提出的优化点扩散函数估计方法可行,盲复原后图像质量得到了提高。  相似文献   

基于光谱滤波器的混合像元分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

梅少辉 《遥感学报》2010,14(1):74-84

提出一种利用光谱滤波器进行遥感图像混合像元全约束分解的新算法。该算法利用端元光谱中与背景光谱正交的光谱成分构建光谱滤波器,滤除混合像元中的背景干扰成分,直接获取信号光谱的丰度。采用该光谱滤波器多次迭代分解,修正单个混合像元的端元光谱空间,获取其确切的端元光谱配置,保证了分解时各端元丰度的非负性,实现混合像元的全约束分解。多光谱数据仿真实验证明,与全约束最小二乘法(FCLS)和正交投影(OSP)分解法相比,该方法虽然在时间方面略逊一点,但其分解结果与实际结果的相关系数高,均方根误差小,具有很高的分解精度,在遥感定量分析方面具有重要的应用潜力。最后给出了该算法在真实的高光谱图像中进行混合像元分析的结果。  相似文献