天然地震与人工爆破波形信号HHT特征提取和SVM识别研究   总被引：5，自引：2，他引：3  

毕明霞  黄汉明  边银菊  李锐  陈银燕  赵静 《地球物理学进展》2011,26(4):1157-1164

天然地震和人工爆破信号属于非线性非平稳信号,而传统信号分析方法是针对线性系统平稳信号的,本文采用希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)试图提取可明确区分天然地震和人工爆破事件的波形特征.通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)把原信...  相似文献   

五、P23 摄影测量与遥感学     

《测绘文摘》2011,(4):39-78

CH20112059结合支持向量机与粒度计算的高分辨率遥感影像面向对象分类=Object-oriented Classification of High Resolution Imagery Combining Support Vector Machine with Granular Computing/陈杰,邓敏(中南大学测绘与国土信息工程系),肖鹏峰,杨敏华,梅小明,刘慧敏∥测绘学报.-2011,40(2).-135～141,147  相似文献   

基于球结构支持向量机的QuickBird影像分类分析     

林超  杨敏华 《测绘工程》2011,20(3):46-49

在支持向量机多类识别基础上探讨以球结构替代传统超平面支持向量机对QuickBird影像进行分类的可行性,对重叠区域的数据分类采用新规则,提高球结构支持向量机算法的泛化性能,并将分类结果与最小距离法、最大似然法分类结果进行比较,实验结果表明该算法有效可行,降低了二次规划的复杂度,缩短了样本训练时间.  相似文献   

相空间重构在滑坡预测中的应用     

汤俊  邹自力  张晓平 《地理空间信息》2011,9(1):139-142

针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测法.利用Cao氏方法确定嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;然后在相空间中,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,对滑坡进行了实证计算,且与LSSVM模型和BP神经网络模型进行了比较.结果表明,模型具有较高的精度...  相似文献   

自动站实时数据的异机同步备份和恢复          下载免费PDF全文

刘娜 《陕西气象》2011,(6):39-39

目前,大多数气象台站都为自动站配备了备份计算机,安装了相应的地面气象测报业务系统软件,但往往由于备份计算机管理不到位,一旦遇到自动站故障,备份机无法在较短的时间内完成替换。为保证自动站能及时恢复正常运行、上传各类气象资料,自动站实时数据的异机同步备份和恢复就显得尤为重要。  相似文献   

高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类   总被引：3，自引：3，他引：0  

张春森  郑艺惟  黄小兵  崔卫红 《测绘学报》2015,44(8):909-918

提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。  相似文献   

高光谱影像信息向量机分类     

谭熊  余旭初  秦志远  张鹏强  魏祥坡 《测绘学报》2015,44(11):1227-1234

信息向量机是一种基于贝叶斯理论的稀疏高斯过程方法,其模型训练速度快、内存耗费小、稀疏性强,具有良好的预测性能。本文从高斯过程回归模型出发,提出了一种基于信息向量机的高光谱影像分类方法,针对高斯过程分类中的非高斯噪声模型,采用假定概率滤波算法将分类问题转化为回归问题,通过最大化边缘似然函数进行模型训练,选择活动子集中的信息向量数量达到了稀疏的目的。通过ROSIS影像试验,表明了基于信息向量机的高光谱影像分类方法的优势。  相似文献   

结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类     

沈杨  郎文辉  吴杰  杨学志 《遥感学报》2015,19(5):844-855

结合支持向量机SVM和马尔可夫随机场MRF在图像分类领域的优点,提出MRF-ν-SVC分类系统。与以往针对像素的分类不同,本系统在区域水平实现分类。首先通过双阈值准则判别区域间边缘的强弱,然后针对模糊边缘区域将基于MRF的空间语境模型改进为边缘语境模型,修正SVM原始问题中的偏差因子,从而优化最优分类超平面。实验表明,本文算法可有效提高分类精度,增强对斑点噪声的抑制能力,更好地分类特征相似的区域。  相似文献   

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘纯  洪亮  陈杰  楚森森  邓敏 《遥感学报》2015,19(2):228-239

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。  相似文献   

改进支持向量机算法无人机影像信息精确提取     

马潇潇  张光胜  李长春  慎利 《测绘科学》2015,40(3):47-51

支持向量机(SVM)算法作为一种成功应用于大多数遥感影像的分类方法,虽然具有较高的提取精度,但是针对分类中仅仅采用单一参数,严重依赖于参数选择的不足,该文基于AdaBoost算法提出一种改进的SVM分类方法。该方法采用选择径向基函数作为核函数的SVM算法作为AdaBoost的弱分类器,实现了核参数的自适应调整。实验结果证明,该方法可以达到精确提取无人机影像信息的目的。  相似文献