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1.
空间U统计量法在遥感蚀变信息提取中的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
鉴于传统蚀变异常信息提取方法的局限性,试图在二维光谱特征空间(即散点图)中研究遥感蚀变信息的提取方法.在二维散点图中,两个波段灰度值的联合分布体现了各向异性的特点,聚类常呈类似椭圆形分布.对散点图中点的频数使用空间U统计量法逐个获得地物聚类的椭圆参数,将每个椭圆内的点映射到遥感图像上,经过目视解译,最终获得蚀变异常信息...  相似文献   
2.
遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。  相似文献   
3.
数字图象处理在地质找矿应用上,随着计算机科学的发展,图象处理技术的日益完善,遥感、地质、地球物理和地球化学等数据的综合处理分析变得十分重要.在多来源数据的综合处理中,面临的问题是,如何合理地提取特征变量,选择合适的变量组合,以及确切地分析利用得到的处理结果.解决这些问题的关键之一就是了解各种数据变量之间的相关性.  相似文献   
4.
高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)可以描述遥感数据的概率密度函数,通过估计各高斯分布的参数,计算后验概率,实现信息提取.为了提高利用GMM进行遥感信息提取的准确度,首先在GMM中使用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)计算各像元邻域内各类地物的先验概率,代替各类地物的混合概率,使其反映出各类地物的空间相关性;然后在参数估计过程中利用模拟退火(simulated annealing,SA)思想获得全局最优的参数估计值;最后利用该参数估计值求出每个像元对于各类地物的后验概率,获得各类地物的空间分布.通过对遥感实验场的图像数据进行信息提取,发现所述新方法取得了更好的效果,证明了上述改进的有效性.  相似文献   
5.
多光谱遥感图像中蚀变信息及干扰因素的分析研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对遥感蚀变信息提取中存在的不确定性和难点问题,文章基于光谱混合模型理论和随机变量概率分布理论,对多光谱遥感数据的空间几何结构特征进行了深入分析,探知了遥感图像多元数据集合的高维空间属于低维几何结构,并在此基础上,较系统地研究了背景、干扰与蚀变信息在特征空间中的分布关系,以及干扰地物类型的划分等问题,为遥感蚀变信息的准确提取提供了重要的技术思路.  相似文献   
6.
高(多)光谱数据的背景-异常子空间模型研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文引用独立成分分析与盲信号分离的理论,从遥感高(多)光谱数据的基本统计特征出发,对其概率密度分布作出了分类与解释,并同图像数据的背景与异常建立了联系。在此基础上,对高(多)光谱数据点阵分布的空间几何结构进行了深入的研究分析,推断出遥感高(多)光谱数据集合的高维空间属于低维几何结构-"超平面"形态,而包含蚀变信息在内的异常点群通常会游离在"超平面"之外。然后,对主成分分析(PCA)的信号-噪声模型加以引申,提出了遥感图像多元数据集合高维空间的背景-异常信号子空间可划分的概念,并给出了子空间划分的阈值估计方法。同时,探讨了遥感图像的端元数目、多波段数据集合的本征维数、主要背景地物数目三者之间的关系;通过西藏驱龙地区两种类型遥感数据的实例分析,说明了本文所讨论的光谱数据空间的低维结构以及背景-异常子空间模型在遥感高(多)光谱数据分析应用中的正确性与实用性。研究结果表明:尽管不同自然景观区的遥感图像的光谱变化复杂,而它们的光谱数据空间属于低维几何结构,以及背景-异常(含噪声)子空间的可分性是其具有共性的本质特征。在统计意义上蚀变异常在遥感高(多)光谱数据集合中是可识别的。  相似文献   
7.
地理信息系统是用于采集、管理和分析与空间位五有关的和相应属性信息的计算机系统。是解决资源、环境和社会等复杂问题的综合系统,是一种良好的管理工具和决策支持系统。广西是一个自然资源十分丰富的地区,具有农业、林业、海洋、矿产、水文、旅游等各种资源。如何才能迅速、准确地对这些资源开发利用和管理,如何对广西的各种资源进行全面的、系统的、科学的评价,为政府部门的决策、规划和投资提供可靠的科学依据,据高管理水平和经济效益?要解决这些问题,地理信息系统是目前最好、最有效和最科学的技术工具。  相似文献   
8.
地球化学数据多元模式识别技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
地球化学数据多元模式识别技术能够实现“关系地球化学”的概念,来提取各种不同类型及不同元素组合的成矿异常信息。通过简要介绍模式识别的基本原理和应用于地球化学数据处理分析的数学模型和算法,探讨地球化学数据多元模式识别中几个重要的技术关键问题,并用实例来说明模式识别技术在地球化学数据计算分析中良好的应用效果。  相似文献   
9.
模式识别在地球化学中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
地球化学数据模式识别技术,是通过模式识别数学处理方法,对地球化学异常进行多元素信息提取,确定不同地质体及不同类型成矿作用的元素异常特征和异常分带。提取各种不同类型及不同元素组合的成矿异常。  相似文献   
10.
GDIIA系统是在长城0520C-H微机上实现数字图像处理的软件系统,它适用于遥感、地球物理、地球化学和地质勘查等资抖的综合处理和分析。它除具有一般的数字图像处理功能外,还具有新开发的一些特殊功能。它可供用户完成一定数据量的数字图像处理,并可取代大型专用系统为用户完成数字图像处理的部分工作,或为其提供方法和参数选择的依据。 GDIIA系统在几个多金属成矿区带(矿田)上的实际试用,为在各种成矿区带(矿田)研究成矿地质环境、找矿标志和圈定找矿靶区等,提供了丰富的多源信息以及可靠的科学依据,取得了较好的效果。  相似文献   
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