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1.
数字表面模型DSM由于其对地表空间形态的真实反映,成为土地利用变化检测中的重要数据资源。本文系统分析了DSM数据的特点,建立了一个基于Oracle的数据存储解决方案,实现了海量DSM数据的有效管理以及信息的更新;另外,本文还设计了通过DSM进行差异检测的算法,该方法能够快速、准确地发现城市建设中发生的变化,是适用于地理国情监测工作的有效技术。  相似文献   
2.
多特征差分核支持向量机模型的湿地变化检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
潘琛  冯琰  林怡  陈映鹰 《测绘科学》2014,39(12):104-108,119
文章通过对不同特征空间、不同时相信息和不同类别引入多核函数组合和类别加权方式,构建了基于多特征差分核的加权支持向量机变化检测模型,能够获得平衡样本大小、综合多特征空间的变化检测结果.以上海崇明岛东端地区为例,利用4期ETM+/TM影像数据,基于构建的SVM变化检测模型,最终得到研究区湿地资源的空间变化格局,结果表明检测模型能够有效、准确地提取多种湿地变化类别的空间分布信息;并从景观水平上对检测结果进行格局分析,为湿地保护和管理提供科学参考.  相似文献   
3.
冯琰  潘琛 《测绘科学》2016,41(3):44-48
针对现有快速发现和准确更新地表变化信息的方法效率低、工作量大等问题,文章结合DSM差分算法和遥感影像变化检测算法,提出了一种三维动态监测方法:DSM差分算法能够监测地物在高度方面的变化,遥感影像解译可以弥补DSM变化图斑的属性信息,并补充DSM技术无法获得的属性变化图斑和面积变化图斑。实验结果表明,所提监测方法能动态监测工业园区的开工率和重点项目建设状态,运用在土地监管实际工作中具有可行性。  相似文献   
4.
以淀山湖为研究区域,利用Landsat系列遥感影像,提出了归化蓝藻指数的构建方法,结合波段组合和Gabor滤波器构建多特征空间,并基于变精度粗糙集和灰色关联决策相结合的方法进行特征空间的优化。在此基础上,采用小波核双重加权SVM分类模型,得到研究区蓝藻水华空间分布格局的识别与检测结果。以误差矩阵证明此分类模型能够较准确地识别出蓝藻水华覆盖区,满足环境调查的要求。研究成果为淀山湖蓝藻水华的防治和水生生态系统的保护提供了科学依据。  相似文献   
5.
决策树分类法及其在遥感图像处理中的应用   总被引:15,自引:1,他引:15  
潘琛  杜培军  张海荣 《测绘科学》2008,33(1):208-211
首先阐述了决策树分类器的结构与理论基础,并就决策树算法的发展趋势进行了归纳总结。然后结合遥感图像分类的特点,探讨了决策树分类法的实现方法和关键问题。在此基础上,以徐州市TM影像为数据进行了分类试验。试验说明了决策树分类法在遥感图像处理中的具体实现过程,并且试验结果表明该方法在依据感兴趣区类别进行图像分类时效果较好。  相似文献   
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