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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
52.
基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。 相似文献
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廖家坪高陡斜坡详细勘查结果表明廖家坪坡体上分布有7层软弱层,发育有两组高倾角节理,相互垂直,形成众多危岩体岩柱。上部软弱层为蠕滑层,悬崖壁存在的众多危岩体及岩柱以软弱层为基底。根据平推式滑坡的变形失稳机理分析,计算其起动临界水头高度,认为该斜坡上部坡体平推式滑动的可能性较小。根据工程地质类比法认为由于基础风化压缩,也可造成硬岩拉张,形成次生倾倒破坏;采用离散元分析验证了廖家坪高陡斜坡倾倒破坏演化过程,模拟结果与野外调查的变形破坏现象完全一致,表明该高陡斜坡的变形破坏机制为倾倒失稳模式。这一破坏模式的判定为廖家坪高陡斜坡的稳定性分析和防治提供了重要依据。 相似文献
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