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针对高空间分辨率遥感影像震害目标难以识别和提取的问题,结合分形纹理和引力自组织神经网络(gravitational self-organizing map,g SOM),提出了一种新的面向对象分类方法。首先,利用分割算法对原始影像进行初始过分割,得到均质性较好的分割单元,以分割单元作为待处理对象;在此基础上,利用分形纹理描述待分割对象,同时融合光谱特征构建震害目标的特征向量;最后,利用g SOM对分割对象进行聚类,得到聚类结果,并利用一致性函数以最小代价将多样性的聚类结果集成,最终实现快速、自动决策分类。以四川省汶川县震后高空间分辨率遥感影像为实验数据对算法进行定性和定量的评价,结果表明,该算法能够有效地描述复杂的震害目标,既可以保持大面积震害目标的完整性,也可以反映小的震害目标及其细节信息,提高震害影像的自动分类精度。 相似文献
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针对灵山湾海水浴场海滩沉积物进行了粒度测试,探讨了沉积物分布特征并分析了其输运趋势。测试结果表明,沉积物类型均为砂,分选好至较好,其沉积作用受相对稳定的水动力条件控制,主要受到波浪、潮汐和沿岸流的影响。灵山湾海水浴场东北侧偏粗,分选略差,西南侧偏细,分选较好。粒度趋势分析显示,研究区沉积物有北东-南西向的沿岸搬运趋势,东北部为侵蚀区,西南部为沉积区。随着青岛西海岸经济新区的大规模开发,灵山湾海水浴场侵蚀可能将会更加严重。日后持续的调查研究,将为本区和其他地区的海滩砂研究和保护提供基础资料和参考。 相似文献
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