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Wenzhong Shi Kimfung Liu Hua Zhang 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
The multiple classifier system (MCS) is an effective automatic classification method, useful in connection with remote sensing analysis techniques. Combining MSC with induced fuzzy topology enables a decomposition of image classes. This fuzzy topological MCS then provides a new and improved approach to classification. The basic classification methods discussed in this paper include maximum likelihood classification (MLC), minimum distance classification (MIND) and Mahalanobis distance classification (MAH). 相似文献
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高精度扫描是数字摄影测量生产工作流程的一个重要部分。评定性能优良扫描仪的一个重要的条件是:在一定要求下连续高速的进行高光学分辨率的胶卷扫描。目前徕卡公司在试图改善图像的质量和扫描平台控制的同时,将在DSW彩色扫描仪上提供这种快速的扫描功能。徕卡公司为了这些新的性能,已经进行了许多针对性的革新,这些新的革新技术构成了一个新的型号DSW700。 相似文献
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Multiple Parameter Regularization: Numerical Solutions and Applications to the Determination of Geopotential from Precise Satellite Orbits 总被引:1,自引:0,他引:1
Kaula’s rule of thumb has been used in producing geopotential models from space geodetic measurements, including the most recent models from satellite gravity missions CHAMP. Although Xu and Rummel (Manuscr Geod 20 8–20, 1994b) suggested an alternative regularization method by introducing a number of regularization parameters, no numerical tests have ever been conducted. We have compared four methods of regularization for the determination of geopotential from precise orbits of COSMIC satellites through simulations, which include Kaula’s rule of thumb, one parameter regularization and its iterative version, and multiple parameter regularization. The simulation results show that the four methods can indeed produce good gravitational models from the precise orbits of centimetre level. The three regularization methods perform much better than Kaula’s rule of thumb by a factor of 6.4 on average beyond spherical harmonic degree 5 and by a factor of 10.2 for the spherical harmonic degrees from 8 to 14 in terms of degree variations of root mean squared errors. The maximum componentwise improvement in the root mean squared error can be up to a factor of 60. The simplest version of regularization by multiplying a positive scalar with a unit matrix is sufficient to better determine the geopotential model. Although multiple parameter regularization is theoretically attractive and can indeed eliminate unnecessary regularization for some of the harmonic coefficients, we found that it only improved its one parameter version marginally in this COSMIC example in terms of the mean squared error. 相似文献
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