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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
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研究了3维地形场景中地名信息的查询定位与可视化技术。基于1∶50000地名数据库,利用C#结合Di-rectX,运用面向对象技术从底层开发、设计和实现了3维地形场景中地名数据的查询定位与可视化功能。系统可快速模糊搜索、实时定位、动态调度地名数据,为其他各类专题信息的表达提供了一种有效的思路。 相似文献
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针对三维数字地形图中注记点高程值出现的某些问题,通过探索、研究,编写了对三维数字地形图中注记点高程值进行自动检查与提取的程序,使三维数字地形图中注记点高程值的数据质量有了保证。 相似文献
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讨论了根据影像匹配的结果将DSM修正成DTM的方法。本文针对城市地区航空影像的立体匹配结果,结合影像的结构纹理特征,提出了一种自动修正影像匹配结果以获得正确的DTM的方法。 相似文献
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就遥感影像网络发布的几种关键技术进行了分析,指出目前影像发布存在的几个主要问题,并提出了相应的解决方案。 相似文献