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961.
土地覆盖的短期时空变化模式研究,对土地覆盖的快速、动态监测具有重要意义,也是遥感研究的新热点。本文利用2000—2001年的时间序列Radarsat图像,采用功率谱分析方法,对土地覆盖的短期时—空变化的周期特征进行了分析,由此建立了基于时间序列影像分析的神经网络预测模型,从植被主要生长季节的时间序列雷达卫星影像获取训练样本,对研究区域的典型土地覆盖的短期动态变化过程进行了学习。学习后的模型能够利用多个时间序列的Radarsat影像对下一时刻的影像进行模拟,并进一步检测变化。在模拟结果基础上,定义相对变化距离函数和检测门限,对模拟影像及实际影像中的变化区域进行了检测。检测精度范围在66.67%(农村居民点)—91.67%(水体)之间,平均检测精度为81.66%。由于时间序列信号的引入,神经网络模型能够较好地获取土地覆盖的短期动态变化信息。  相似文献   
962.
神经网络BP算法在DEM内插中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
神经网络BP方法应用于DEM内插,可以不需要传统的内插拟合函数.本文构建了一种"4X"BP神经网络结构,以地面点的平面坐标(X,X,Y,Y)作为网络输入层的节点,以高程H作为输出层的节点.用这种方法分析一个工程实例,选取隐含层节点数N为15,构建4×15×1的神经网络结构,结果得到DEM内插中误差为±0.45m,而传统的平面插值法的中误差为±0.53 m.实例证明,神经网络BP算法的效果非常好,值得在工程中推广应用.  相似文献   
963.
基于GIS和神经网络的森林植被分类   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文综述了国际遥感分类研究,使用Landsat7 ETM+遥感数据和地理辅助数据,应用BP神经网络方法,将莽汉山林场作为研究区进行了遥感影像的分类研究。比较了BP神经网络分类与最大似然、简单和复杂非监督分类法之间的类型与数量精度。BP神经网络分类的总类型精度是70.5%,总数量精度为84.65%,KAPPA系数是0.6455。结果说明BP神经网络的分类质量优于其他方法,其总的类型精度与其他三种分类方法相比分别增加了10.5%、32%和33%,总的质量精度增加了5.3%。因此,辅以地理参考数据的BP神经网络分类可以作为一种有效的分类方法。  相似文献   
964.
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   
965.
电离层暴时的foF2预报技术研究   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
电离层是一个非常复杂的非线性系统.本文利用BP网络非线性输入-输出映射的特点预报电离层F2层临界频率.由于foF2在太阳活动高低年、不同经纬度、不同季节有着不同变化特点,本文仅以海口站、长春站的数据为例分别对1994年和2001年的foF2进行预报,预报结果表明发生电离层暴时用神经网络法预报foF2比国际参考电离层更有优势.此外,由于不同用户对预报精度的需求不同,本文以海口站2000、2001年的预报结果为例构建了残差模型.  相似文献   
966.
甘肃西山坪遗址生物指标记录的中国最早的农业多样化   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过花粉、农作物种子和植硅石等农业活动生物指标记录研究, 结合高精度AMS14C测年, 重建了甘肃西山坪遗址5250 ~ 4300 cal a BP时段的农作物类型和农业栽培特征. 5100 cal a BP以来农业活动增强, 5070 cal a BP出现中国西北最老的稻作农业遗存. 4600 cal a BP左右针叶林突然消失和栗树扩张是先民选择性砍伐针叶树, 保留并栽培栗树的结果. 西山坪遗址4650~4300 cal a BP期间种植有粟、黍、水稻、小麦、燕麦、青稞、大豆和荞麦等8种粮食作物, 囊括了东、西亚2个农业起源中心的主要作物类型. 不仅证实小麦和燕麦早在4650 cal a BP已传播到中国西北地区, 也揭示了中国最早的农业多样化可能出现在新石器时代的甘肃天水地区.  相似文献   
967.
模块化模糊神经网络训练策略研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为分析模块化模糊神经网络的训练机制,进一步降低其训练复杂度,增强模型的泛化性能,尝试采用部分训练样本对模型进行相对粗训练,并以广西全省1957-2003年连续47 a 5月平均降水量作为实验数据,统计各种参数条件下模型的逐步预测误差情况.结果表明:由部分训练样本参与训练的模型所得测试误差普遍低于由全部训练样本参与训练的模型所得测试误差,证明该方法可行.  相似文献   
968.
人工神经网络在西藏中短期温度预报中的应用   总被引:2,自引:5,他引:2  
根据2003年11月—2005年10月西藏自治区32个站点的气象资料,采用动态学习率BP算法的人工神经网络建模,在ECWMF、T213等模式数值预报产品释用基础上,进行1~7天逐日最高、最低温度模拟预测。模型业务试用结果表明,该神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力,其预报结果能够满足实时预报的精度要求,对西藏中、短期极端温度的实时业务预报具有较好的参考价值。  相似文献   
969.
电离层是一个非常复杂的非线性系统.本文利用BP网络非线性输入-输出映射的特点预报电离层F2层临界频率.由于foF2在太阳活动高低年、不同经纬度、不同季节有着不同变化特点,本文仅以海口站、长春站的数据为例分别对1994年和2001年的foF2进行预报,预报结果表明发生电离层暴时用神经网络法预报foF2比国际参考电离层更有优势.此外,由于不同用户对预报精度的需求不同,本文以海口站2000、2001年的预报结果为例构建了残差模型.  相似文献   
970.
利用自组织神经网络技术,结合声速剖面特点,研究了声速剖面的描述方法、网络中神经元个数的确定、获胜神经元的邻域及其邻域内神经元的拓扑关系等对网络结构和声速剖面类别划分的影响,给出了分类声速剖面的网络构造思想和神经网络结构。实验验证了该方法的正确性。  相似文献   
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