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41.
中尺度对流系统（MCS）是形成强对流天气的主要原因，云团在MCS生命周期中的分裂合并问题是临近预报的难点。为解决这一问题，本文提出了FCC方法，该方法使用质心位移和FY-2卫星数据预测多个对流单体的运动轨迹。多个案例分析证明，FCC算法在MCS的各个生命周期均能进行有效的预测，包括初生、成熟和消散阶段。此外，通过列联表方法验证了所提算法的有效性。 相似文献
42.
波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提，本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法，通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进，找出在图像中起主要作用且相关性低的波段，实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集，并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明，改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高，且选取的波段更具代表性，能够较好地提高后续分类精度。 相似文献
43.
高光谱遥感影像数据量大、波段数多，容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征，忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入（WSCPE）的维数约简算法。首先采用加权均值滤波（WMF）方法对高光谱影像进行滤波，以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性，通过采用加权空-谱联合距离（WSCD）来融合像素点的光谱信息和空间信息，有效选取各像素点的空-谱近邻，并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构，提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明，总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时，有效融合了影像的空间-光谱信息，故能提高影像特征的鉴别性，并提升分类性能。 相似文献
44.
45.
为利用高分辨率遥感影像实现大面积的枯死松树监测,本研究通过测量不同程度的枯死和健康松针的光谱曲线,结合GF-2遥感影像的波段范围分析其光谱特征与敏感波段,并借助28种光谱指数探究区分健康松树与枯死松树的适宜光谱指数。结果表明:近红外波段(欧氏距离为118.16)是识别枯死松树的最敏感波段。文中使用的28种光谱指数除R_(gre)-R_(blue)、R_(blue)/R_(nir)+R_(gre)、R_(blue)/R_(nir)+R_(red)、R_(blue)/R_(gre)、(R_(blue)-R_(gre))/(R_(gre)+R_(blue))和R_(blue)/R_(red)+R_(gre)这6种光谱指数外,其余22种光谱指数的J-M距离均超过1.90,表现出很好的光谱可分性。研究结果可为构建适用于GF-2遥感影像进行枯死松树监测的植被指数提供理论基础。 相似文献
46.
47.
48.
针对基于像元的非监督分类方法对高空间遥感影像分类时易形成“椒盐”噪声和产生大量错分、漏分的问题,提出了一种结合L0平滑和超像素的非监督分类方法．首先采用L0算法对高空间遥感影像进行平滑操作,减少大量图像噪声及冗余信息;然后采用简单的线性迭代聚类（SLIC）超像素方法处理平滑后图像,进一步抑制椒盐现象的同时降低处理复杂度,得到初始聚类图;最后采用K-means非监督分类方法得到最终分类结果图．为验证本文提出的方法,选取3景高空间遥感影像作为实验数据．试验结果表明,采用提出的方法能准确对地物分类,且总体精度分别达到了72.46％、77.55％和78.44％,Kappa系数分别达到0.788、0.779和0.779．提出方法能有效解决分类中存在的“椒盐”现象,可提高分类精度,对高空间遥感影像分类具有一定的参考价值． 相似文献
49.
50.
针对伪距单点定位精度低,定位结果发散等问题,该文提出一种基于卫星高度角的卡尔曼滤波相位平滑伪距方法。基于该方法利用载波相位信息对C/A码伪距进行平滑,并用最小二乘法求解用户位置。通过实测的静态和动态数据验证了该方法的可行性。结果表明:和最小二乘法比,该方法定位结果更加平滑,一定程度上提高了伪距单点定位精度。其中,静态定位水平精度提升了20.7%,垂直精度提升了15.7%,三维精度提升了16.8%;动态定位水平精度提升了27.8%,垂直精度提升了20.8%,三维精度提升了21.2%。 相似文献