混合核特征加权SVM遥感湿地空间分类

针对湿地空间信息的复杂性和SVM的分类性能,设计一种基于混合核函数的特征加权SVM分类模型,综合利用多种特征信息,避免被弱相关特征所支配,从而提供更佳的映射性能和泛化能力。实验结果表明,该分类模型兼具良好的外推和内推能力,能够有效地融合不同信息源特征,得到更完整和准确的分类结果,在总体精度、Kappa系数等多项指标上都表现出更高的水平。     

DEM误差检测与改正方法初探

本文主要叙述了采用局部区域基本约束技术对数字高程模型进行检测及改正的方法。描述了ＤＥＭ的自动检测和自动误差改正原理和算法,并详述了ＤＥＭ的误差检测及改正方法的实现过程。     

通识教育背景下“摄影测量学基础”教学的思考

在简要分析高校开展通识教育对专业课程教学影响的基础上,研究了摄影测量学基础课程的教学应如何适应这一趋势。结合同济大学测绘工程专业教学的具体特点,确立了通识背景下摄影测量学课程教学的指导思想,构建了教学的目标体系,并进一步对教学内容作了优化,加强了教学与实践及创新项目的结合;对通识教育背景下测绘工程专业摄影测量学基础教学的改进进行了探讨。     

多特征差分核支持向量机模型的湿地变化检测

文章通过对不同特征空间、不同时相信息和不同类别引入多核函数组合和类别加权方式,构建了基于多特征差分核的加权支持向量机变化检测模型,能够获得平衡样本大小、综合多特征空间的变化检测结果.以上海崇明岛东端地区为例,利用4期ETM+/TM影像数据,基于构建的SVM变化检测模型,最终得到研究区湿地资源的空间变化格局,结果表明检测模型能够有效、准确地提取多种湿地变化类别的空间分布信息;并从景观水平上对检测结果进行格局分析,为湿地保护和管理提供科学参考.     

基于数学形态学的TIN和GRID自动生成研究

在分析了数学形态学的基本原理的基础上,提出了一种基于数学形态变换自动生成Delaunay三角网(TIN)和规则格网(GRID)的数字高程模型的算法,这种算法将离散的地面点的图像集合进行骨架化并自动构成Thiessen多边形,然后,通过序贯条件形态变换,自动建立TIN和GRID.在建立Thiessen多边形的过程中,提出了用逐点生成数字圆盘的方法来保证变换过程的各向同性;在建立Delaunay三角网的过程中,提出了利用正交结构元素进行条件膨胀,从而保证了相邻点之间的正确位置关系.该方法能保持Thiessen多边形和Delaunay三角网的拓扑关系,因而能保证DEM 的高精度,而且具有数据结构简单、运算速度快的特点.最后,给出了试验结果并与有限元法的结果进行了比较.结果表明,这种方法用于建立DEM具有良好的应用前景.     

一种数字高程模型生成系统的研究

叙述了多种来源的地形矢量数据用有限元法、辐射搜索法内插建立ＤＥＭ的方法,并介绍了概括算法模型建立“数字高程模型生成系统”的组成以及各个部分的功能。     

一种数字高程模型生成系统的研究

叙述了对多种来源的地形矢量数据用有限元法、辐射搜索法内插建立DEM的方法,并介绍了根据算法模型建立“数字高程模型生成系统”的组成以及各个部分的功能.     

结合粒子群寻优的混合核函数极限学习机分类模型

多光谱影像记录了地球上各类地物的电磁波,具有极大的信息量,对影像上相关信息的处理和提取是遥感信息应用的前提。多光谱影像的信息自动提取技术的准确性和提取速度是图像分析与理解领域永恒的研究主题。针对遥感影像信息提取的复杂性和极限学习机ELM的分类性能,在单隐层神经网络和极限学习机理论的基础上,提出了基于粒子群参数寻优的混合核函数极限学习机分类模型。与标准的ELM、支持向量机等分类模型进行比较验证,实验结果表明,混合核函数的极限学习机总体分类精度最高,达到了92.67%,有效提高了影像信息提取的精度和速度,很好地满足了图像信息自动提取对准确率和速度的双重要求。     

用于末制导的SAR图像多子区实时匹配算法

为实现用于无人飞行器末制导的SAR实时影像与多源基准影像的匹配,提出一种新的基于子区位置关系约束的SAR图像匹配算法。首先将SAR图像进行对数变换,并进行小波包分解,在高频子图部分对小波包系数进行收缩,抑制噪声,然后利用断面检测法提取边缘。匹配中将SAR实时图分为多个子区,用子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,并更新不可匹配区。将各子区位置分布关系用作匹配结果的约束条件。为保证算法实时性,匹配采用基于提升小波的金字塔分层搜索策略。用星载SAR图像和卫星光学图像进行了大样本匹配实验,实验结果表明该方法是一种能在精度、实时性和可靠性方面都能满足导弹末制导要求的实时匹配算法。