用遗传算法确定马尔柯夫随机场的最佳参数

对现有马尔柯夫随机场 (MRF)参数的解求方法作了详细分析。针对现有方法存在的缺点 ,提出基于遗传算法的MRF参数解求方法 ;分析讨论了求解的稳定性 ;并利用解的稳定性作为纹理分类的判据 ,作了航空影像纹理的分类实验。实验结果表明 ,求解的方法是正确的。用解的稳定性作为判据的纹理分类效果 ,通过对比实验证明是有效的。     

马尔柯夫随机场的参数估计与影像纹理分类

本文提出马尔柯夫随机场参数估计的算法，通过人工纹理和从航空像片上提取的自然纹理的试验表明参数估计的算法是正确的。除此之外，本文还讨论了不受图像边界形状影响的ＭＦＲ参数估计和利用ＭＲＦ参数进行纹理分类的问题。这些研究表明ＭＲＦ参数在航空像片纹理分类中具有很好的应用前景。     

MRF用于影像纹理分类中有关问题的探讨

本文针对马尔可夫随机场（ＭＲＦ）方法用于影像纹理分类中几个有关总是进行了探讨。包括（１）ＭＲＦ模型中是否应包含窗口中心点本身;（２）噪声对ＭＲＦ方法的影响。试验表明;（１）包含中心点的ＭＲＦ模型不但不满足贝叶斯决策理论,且无法正确估计出其模型参数;（２）ＭＲＦ方法具有一定的抗噪声能力。     

马尔柯夫场在影像纹理模拟中的应用

本文介绍了马尔柯夫随机场（简称ＭＲＦ）模拟影像纹理的原理和算法，用本文提出的算法，作了模拟分形纹理的许多实验：模拟纹理的自相似性试验；ＭＲＦ模型参数对影像纹理的控制作用等试验。试验结果表明算法正确，ＭＲＦ是模拟影像纹理的一个好模型。     

基于MRF参数的纹理识别的线性规划法

介绍了基于ＭＲＦ参数的线性规划法纹理识别的原理和单纯形算法。通过对７种从航空像片上采集的典型纹理的分类实验表明，平均正确识别率为０．９４，平均正确拒绝率为０．９２     

航空影像纹理分类的最小二乘法和问题的分析

本文介绍航空影像理分类的最小二乘法原理和算法，该方法是建立在影像纹理ＭＲＦ参数测定的基础上，七种航空影像纹理的试验表明这种分类是有效的。通过对影像纹理的分形维以及影像分辨力对纹理分类的影响分析，表明采用了多重信息可以提高分类的正确率。     

基于MRF参数的纹理识别的线性规划法

介绍了基于ＭＲＦ参数的线性规划法纹理识别的原理和单纯形算法，通过对７种人航空像片上采集的典型纹理的分类实验表明，平均正确识别率为０．９４，平均正确拒绝率为０．９２。     

论航空影像的纹理与描述

本文在前人研究的基础上，提出以中心像元的近邻像元，而不是近邻像元的组合，作为纹理基元，纹理基元的灰度统计规律反映出影像纹理的特征，这种特征可以用马尔柯夫随机场（ＭＲＦ）来描述，其特征参数可以作为纹理分类的依据。通过实验分析，证明本文的提法是合理的。     

影像纹理的多层次分析方法

影像纹理的多层次分析方法ＡＨＩＥＲＡＲＣＨＩＣＡＬＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＩＭＡＧＥＴＥＸＴＵＲＥ张继贤（中国测绘科学研究院,北京,１０００３９）本文提出并发展了纹理影像的多层次纹理分析方法,实现了对纹理影像的空间约束分割与识别。纹理作为影像灰度的空间分...     

一种改进的输电线模型参数求解方法

架空输电线三维空间模型是机载激光雷达电力巡检的基础.针对现有模型参数求解方法噪声点敏感、稳定性差等不足,在分析最小二乘法(LS)和随机一致性算法(RANSAC)性能的基础上,提出了一种改进的输电线模型参数求解方法,即LS-RANSAC.首先随机选择K个样本点以提高初始模型参数解精度;然后利用最小二乘法稳定性拟合初始模型...     

用甚长基线干涉测量（VLBI）数据导出的板块运动参数

本文采用最近获得的ＶＬＢＩ基线变化率，解算了全球５０个ＶＬＢＩ站的站速度。通过对ＶＬＢＩ台站构造稳定性的分析，用位于板块稳定地区台站的站速度求解了欧亚（ＥＵＲＡ）、北美（ＮＯＡＭ）和太平洋（ＰＣＦＣ）三个主要板块之间的相对运动欧拉矢量，这是完全基于ＶＬＢＩ数据导出的板块运动模型，称为ＶＰ－ＭＭ１。通过ＶＰＭＭ１与地学板块运动模型的比较，分析了板块运动的稳定性，得出了几点初步结论。     

三角形地带并行可视性计算

本文探讨了在数字地面中用并行算法计算可视性信息的问题，提出了一个并行算法，用以计算位于地面上观察点的可视区域。序列三角形分类可视性算法是Ｄｅ Ｆｌｏｒｉａｎｉ等作者提出的。在此按分区判据和调度策略讨论了静态和动态的并行方法。不同的并行方法都有一种ＭＩＭＤ多计算机上完成的，并根据实验结果予以评价。     

参数优化随机森林算法的土地覆盖分类

针对随机森林算法进行土地覆盖分类时无法确定参数组合以得到最优分类结果的问题,该文提出了两种随机森林算法的参数优化方法。以北京市昌平区为研究区,应用Landsat TM影像,实现了基于光谱值、纹理特征和专题特征的随机森林土地覆盖分类。采用改进网格法和遗传算法对随机森林算法的参数进行选择与优化,比较了改进的网格法和遗传算法方法找到的参数组合最优解,并将优化参数后的随机森林算法与传统的最大似然法及未经参数优化的随机森林算法对比。实验结果验证了随机森林算法在土地覆盖分类上的适用性和稳定性,且该文提出的基于参数优化的随机森林算法能得到更高的分类精度。     

四元数微分方程的高分辨率卫星遥感影像外方位元素求解

通过对高分辨率卫星遥感影像成像机理进行分析,提出一种基于四元数微分方程的外方位元素求解方法。该方法采用四元数描述影像成像姿态,建立基于四元数微分方程的成像几何模型。为求解该模型,引入3个独立的解算参数,计算过程中不直接求解姿态四元数,而是解算参数,使得未知数个数与现有方法相同,并采用Tikhonov正则化理论进一步求解方程。试验结果表明该方法正确可靠,具有很好的稳定性和适应性,解算参数的引入效果显著,对定位精度有一定的提高,并且完全避免了三角函数运算。     

广义马尔可夫随机场及其在多光谱纹理影像分类中的应用

在二维马尔可夫随机场模型的基础上，提出顾及波段间的空间相关性，发展了一种适用于多光谱纹理影像分类的广义马尔可夫随机场模型。鉴于广义马尔可夫随机场模型的复杂性，利用最大伪似然法建立了求解模型参数的简化方程式，实现了纹理特征的快速提取。结合提取的纹理特征影像和光谱特征影像，采用概率松弛算法实现影像的分类。实验证明，提出的基于广义马尔可夫随机场的多光谱纹理影像分类算法克服了传统的基于光谱特征的分类算法的局限性，提高了纹理影像的分类精度。     

基于航天与航空多角度观测提取二向性反射系数与方向半球反射信息(英文)

ＭＩＳＲ计划于１９９８年搭载ＥＯＳ的ＡＭ１平台发射升空。目前我们利用仿真数据和现在已有的机载ＡＳＡＳ多角度数据来测试分析ＭＩＳＲ数据所需要的算法。ＭＩＳＲ数据的处理可以分为３个主要的顺序执行的阶段。第一阶段的作用是提取景上空的必要的大气特性。第一阶段处理的结果可以被第二阶段用来一个象素一个象素地从景中提取表面光谱ＨＤＲＦ。最后，在第三阶段中，第二阶段获得的ＨＲＤＦ被用来对一个３参数ＢＲＦ模型进行线性化，以便提取对应的ＢＲＦ。我们给出了基于仿真ＭＩＳＲ数据的提取算法的结果。     

辅以纹理和BP神经网络的TM遥感影像分类

在提高遥感图像分类精度的方法中,将纹理信息作为扩展的特征向量加入特征空间中,是一个很有效的方法。利用地物在空间上的联系提取纹理,进而参与BP神经网络分类,实验结果表明加入纹理后明显提高了具有纹理信息的地物的分类精度。     

图像分数维计算模型的改进

分数维作为一种图像纹理特征常用于遥感图像分类,提高图像分数维的测量有助于提高遥感分类精度。本文在介绍目前常用的基于分形布朗运动分数维计算方法的基础上,运用分形的相关理论,指出了现有方法存在的缺陷,提出了改进的分数维计算方法;并用SPOT全色影像中常见的5种地物进行了对比实验,实验结果表明,本文提出的改进方法获得的分数维测量结果比现有的方法更接近理论分析结果,更有利于地物的识别与分类。     

基于纹理特征的遥感影像监督分类

影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要基础。纹理特征是影像的重要特征,本文主要实现基于纹理特征的遥感影像监督分类。首先对地物样本进行提取,通过样本训练统计各类地物纹理特征向量,建立纹理特征库;然后以各类地物的特征向量作为基准,采用最短距离分类器对影像进行分类;最后采用混淆矩阵对分类结果进行精度评定,并与ERDAS专业软件分类结果进行对比分析。实验证明,本分方法取得了与ERDAS软件相当的分类效果,从而验证本文方法的可靠性。     

联合光谱和纹理特征的支持向量机滩涂分类方法研究

滩涂作为海岸带的重要组成部分,是重要的土地资源。针对遥感影像滩涂分类的提取,文中提出一种联合光谱和纹理特征支持向量机(SVM)滩涂分类的方法。首先介绍纹理特征影像获取方法,通过灰度共生矩阵分析得到滩涂纹理特征影像;然后将光谱影像与纹理影像叠加形成一幅多维特征影像,用SVM分类算法中的OAR分类器进行分类实验,对分类结果进行实验分析。实验结果表明,该算法对提高海岸带地理信息获取能力,提升海洋遥感测绘信息化保障水平有积极意义。