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顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择——以植被覆盖信息统计为例 总被引:1,自引:0,他引:1
统计格网尺度的不同会带来统计结果的差异,如何选择统计格网是地理国情信息统计的重要工作。本文提出了一种顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择方法。采用地理国情普查数据,在50 m、60 m、70 m、80 m、90 m、100 m、250 m、500 m和1000 m几个尺度下,以植被覆盖信息统计为例,利用面积占优法和中心点归属法两种方法分别进行格网化,得到了不同尺度的植被格网数据;计算植被覆盖面积统计误差,分析不同尺度下植被覆盖信息的空间自相关的变化特征,并利用Moran’s I系数差值进行尺度选择,得到了植被覆盖信息统计格网的适宜尺度。以龙沙区和清涧县作为研究区域,结果表明,在地理国情植被覆盖信息统计时,不同地区的格网统计适宜尺度是不一样的,植被覆盖度中低的龙沙区的适宜尺度为100 m,而植被覆盖度高的清涧县的适宜尺度为250 m。 相似文献
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为在多光谱图像增强同时保持其光谱特性,提出了基于K-L变换的多光谱图像增强方法,并在研究如何准确量化增强前后光谱保持度的基础上,提出了光谱特性保持系数的概念.实验结果表明,该方法在对多光谱图像增强的同时,能较好地保持多光谱图像的光谱特性. 相似文献
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基于相关系数匹配的混合像元分解算法 总被引:3,自引:0,他引:3
遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果. 相似文献
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首先介绍了地理信息系统(GIS)网络分析的发展概况;其次在已有GIS最佳遍历分析存在问题的基础上,提出了一种最佳多路遍历分析算法。并在ArcEngine环境下,以某县交通网为例,利用C#.net及ArcEngine二次开发类库实现了其最佳多路灾情巡视路线分析。算法适用范围广,可以推广到很多同类的地理网络问题。 相似文献
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比值法减少图像融合中光谱的扭曲 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法.该融合方法首先对高几何分辨率的全色波段进行低通滤波,然后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像,便得到融合图像.从辐照的角度证明了该低通比值融合法具备理论基础,并从目视评价、定量分析、分类精度证实了该低通比值融合法优于Brovey变换法.该低通比值融合法是一种能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法. 相似文献
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露天矿边坡变形是一个复杂的系统,许多影响边坡变形的因素具有灰色信息性质,因此应用灰色模型对边坡变形进行预测是一种很好的研究手段。在灰色模型预测实践中,发现建模数据的维数对模型预测精度有较大影响。从变形预测精度研究入手,提出最佳维数建模法。通过实例应用证明,该法具有较高的预测精度和可信度。 相似文献