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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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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
175.
通过在实验区内设置不同类型的采样线,对GVG采样线的代表性进行检验.结果表明,高速公路和乡村道路类型的采样线对区域代表性的精度在95%以上;国道为86.726%;省道为65.447%.对于不同的缓冲区,高速公路、省道和乡村道路类型采样线,以200m缓冲区的代表性最好.而国道则以800m缓冲区的代表性最好.对于不同的作物而言,无论何种类型的采样线或者缓冲区,种植面积最大的棉花的精度是最好的.最低的是省道采样线1000m缓冲区,精度是78.146%,最好的是国道采样线800m缓冲区,精度是99.974%.除省道外,其他精度都在94.8%以上.这说明GVG采样线所获得的成数对于区域主要作物的代表性是很好的. 相似文献
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立足于Spring框架和ArcIMS的平台,设计了基于Spring和ArcIMS的WebGIS系统的总体架构。把WebGIS系统和java的轻量级框架Spring结合起来,充分运用了Spring框架的优点,既使WebGIS系统层次清晰和容易维护,又简化了J2EE框架开发的复杂性。对探讨和设计基于框架的WebGIS系统具有一定的参考意义。 相似文献
180.
新疆南天山库车坳陷区东秋里塔格断褶带构造特征及新活动性 总被引:2,自引:1,他引:1
库车坳陷是南天山中段新构造运动异常强烈的地区,内部发育有四排近EW向展布的逆断裂-背斜带,由南天山山前向塔里木方向依次为:山麓逆断裂-背斜带;喀桑托开逆断裂-背斜带;秋里塔格逆断裂-背斜带和亚肯盲逆断裂-背斜带.东秋里塔格背斜属秋里塔格逆断裂-背斜带东段部分,其构造运动尤为强烈.研究表明:东秋里塔格背斜是浅部滑脱面与其南翼逆冲断层共同形成的断层传播-滑脱混生褶皱,背斜南翼的浅层逆冲断层和深层的断坡构造是重要孕震场所.东秋里塔格浅部背斜核部的背冲式断裂和北翼的膝折属于派生的次级构造,断裂的规模、错动量有限.东秋里塔格背斜南翼逆断层最新活动错断Ⅱ级阶地砾石层,其活动年代至少为全新世早期,这次错动在地表留有3~4 km长的古地震破裂形迹,说明断裂具粘滑运动特征. 相似文献