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遥感影像配准误差传递模型及模拟分析 总被引：3，自引：0，他引：3
在遥感影像配准过程中,通常假设控制点是“完美的”。然而,在实际情况中,由于控制点本身不可避免的带有一定的误差导致这种假设在一定情况下并不成立,并且将会影响遥感影像几何校正的精度。普通最小二乘方法OLS(O rd inary Least Square)是遥感影像配准常用的校正估计模型,令人遗憾的是,在控制点存在误差的情况下,它的估计是有偏的,并且不能够正确传递和估计校正影像的误差大小。引入一致校正最小二乘方法CALS(ConsistentAd justed Least Squares),在此基础上提出的一个改进的方法,称之为松弛一致校正最小二乘方法RCALS(Relaxed ConsistentAd justed Least Squares)。这类回归模型具有改正控制点(解释变量)中的误差和跟踪回归模型中的误差传递的能力。为了验证CALS和RCALS模型的有效性,本文利用模拟影像进行分析。这里着重分析OLS,CALS和RCALS模型在几何校正过程中的比较。结果表明,RCALS和CALS的结果优于OLS估计结果。 相似文献
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全球化与城市国际化:国际城市的一项实证研究 总被引：3，自引：0，他引：3
在当今全球化时代，许多城市被确认为世界城市或全球城市，但本文认为世界上只有少数一些城市真正达到“世界城市”的标准，具有控制世界经济的功能。而许多其他城市，无论是支配或被支配的城市，只显示出国际化的若干特征。本文利用全球264个城市与69家高级生产者服务公司的资料，从国际城市的角度研究世界上的重要城市。研究发现不同的城市有不同的国际化水平，除了少数高度国际化的一流城市达到世界城市的标准，许多其他城市只达到局部国际化，且他们的分布在地域上并无集中的趋势。同时研究发现世界上只有少数高级服务公司拥有全球城市服务网络，大部分公司的服务网络只集中在部分地区。 相似文献
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基于自适应共振模型的遥感影像分类方法研究 总被引：9，自引：1，他引：9
人工神经网络（ANN）是人视觉和服的基本功能的抽象、简化和模拟。在对遥感影像的综合解释应用中，与传统的统计方法和符号逻辑方法相比较，ANN更接近人对影像的视觉解译分析过程。自适应共振理论（ART）是一种自组织产生认知编码的神经网络理论，其自组织、反馈式增量学习机能，能兼顾适应性和稳定性，克服了一般神经网络学习速度慢、网络结构难以确定、局部最小陷阱等缺陷。以FUZZY－ART和ARTMAP为基础，提出基于ART遥感影像非监督和监督分类的一般模型，并以实际上土覆盖分类和城市结构信息提取为应用实例，通过与传统统计方法和一般ANN分类器相比较，ART具有正确率更同、学习速度快、自适应性等优点，是复杂数据分类和信息提取的有效工具。 相似文献
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遥感图像最大似然分类方法的EM改进算法 总被引：35，自引：1，他引：35
基于参数化密度分布模型的最大似然方法（MLC）是遥感影像分类最常用手段之一，与其他非参数方法（如神经网络）相比较，它具有清晰的参数解释能力、易于与先验知识融合和算法简单而易于实施等优点。但是由于遥感信息的统计分布具有高度的复杂性和随机性，当特征空间中类别的分布比较离散而导致不能服从预先假设的分布，或者样本的选取不具有代表性，往往得到的分类结果会偏离实际情况。首先介绍了用基于有限混合密度理论的期望最大（EM）算法来作为最大似然函数（MLC）参数估计的方法－EM－MLC。该模型首先假设总体混合密度分布可被分解为有限个参数化的高斯密度分布，然后把具有先验知识的样本与随机选取的未知样本混合在一起，通过EM迭代计算来估计出各密度分布的最大似然函数的参数集，从而一定程度上避免了参数估计可能出现的偏离。最后，本文提出了基于EM－MLC遥感影像分类的具体实施流程和应用示范，并与一般最大似然方法（MLC）得到的分类结果进行了定性和定量的综合比较，认为EM－MLC在精度上得到了提高。 相似文献
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多尺度空间单元区域划分方法 总被引：20，自引：0，他引：20
传统空间单元的区域划分通常仅以属性数据作为划分依据，而对单元之间空间依赖关系考虑不周。在尺度空间理论基础上，提出多尺度空间单元区域划分方法，在考虑空间单元属性信息的同时，增加了空间单元的相互依赖关系，使得在空间尺度在由小变大过程中，具有高度空间相互依赖关系的空间单元相互融合，得到不同空间尺度下的区域划分。以江苏省从1978年到1995年的18年社会经济发展数据为基础，进行了全省社会经济发展水平的区域划分的试验，结果表明与实际发展水平的分布情况相吻合。 相似文献
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