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为了在缺少地面实测数据的情况下对遥感油气异常结果进行验证, 利用多光谱遥感数据和高光谱遥感数据对同一地区进行油气异常解译, 针对同一位置使用两种不同数据的异常结果进行相互验证.并提出了利用高光谱异常提取结果作为先验知识的多光谱异常主分量阈值确定方法, 将该方法与传统主分量阈值方法提取的异常结果, 分别与高光谱提取出的粘土异常区域结果进行重叠率计算, 发现该方法提取出的异常区与高光谱提取的结果重叠率达98.808%, 高于传统主分量阈值方法的98.198%.结果表明利用该方法确定的阈值划分出的异常区具有较高的精度. 相似文献
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高光谱遥感探测技术已成为探测油气藏的前沿新技术之一.研究以油气微渗漏地表共生异常理论为基础, 采用基于小波主成份分析(principal component analysis, PCA)最大似然分类、端元提取分类、光谱库典型蚀变光谱分类和植被指数决策树分类方法, 对榆林典型稀疏植被地区的进行油气勘探, 提取了与烃异常相关的粘土、碳酸盐、植被异常等相关的专题信息产品, 得出综合异常区图.对照分析已知气井与油气异常区分布, 证明了油气微渗漏信息的提取与识别方法的有效性. 相似文献
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近年来,国内外类似街旁、人人、Foursquare、Gowalla等基于地理位置的移动社交网络(LBSN)发展迅猛,大量用户通过这些服务以签到的方式记录时空行为轨迹,这些个体行为轨迹数据为我们研究用户行为模式以及探究其内在规律提供了巨大的机会和挑战。然而,LBSN用户的相似性并没有从地理位置以及用户轨迹加以考虑,本文提出了基于格网划分的方式对用户空间出行进行相似性分析,通过用户轨迹建模以及相似序列匹配,探索用户出行轨迹的空间相似性度量方法并评估相似权重,最后通过用户好友关系与相似性权重的比对,证明了该方法的有效性。 相似文献
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城市建筑物自动提取是高分辨率遥感影像理解的重要研究方向,其对于城市基础地理信息更新和城市生态保护均具有重要的应用价值和实际意义。然而由于城市场景的复杂性和建筑物形态的多样性降低了空间特征的综合表达能力,成为了制约城市建筑物自动提取的瓶颈问题。为此,本研究在综合分析城市建筑物不同模式空间特征的基础上,提出了一种多模式形态学序列特征和多源先验信息协同的城市建筑物高分遥感自动提取方法。该方法在提取高分遥感多模式形态学序列特征的基础上,引入多源先验信息构建自适应分割模型对其进行自适应分割与信息融合,从而实现城市建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够准确且自动的提取城市建筑物信息,结果的准确性均优于DMPs和DAPs算法。 相似文献
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