基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。     

GIS空间分析与模糊综合评判在银行ATM网点选址中的应用

空间分析是GIS的核心和灵魂,是GIS区别于一般信息系统的主要标志之一。运用GIS空间分析中的叠置分析、缓冲区分析、网络分析等功能对自动柜员机(ATM)网点进行选址,应用模糊综合评判模型对选址区位评价确定出ATM布放的最终布局,并通过实例验证该方法能为在ATM网点选址中提供决策依据,最后探讨了今后研究的方向。     

测量控制网优化设计的可靠性准则法

测量控制网优化设计与网的精度、可靠性、灵敏度以及费用等准则有关,但这些准则之间的关系又十分密切,本文提出了一种基于观测值内部可靠性指标的测量控制网模拟法优化设计新方法,介绍了其原理和特点,并用实例说明了用该方法的计算步骤和优化效益。     

基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究

面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。     

GIS支持下的煤层气目标区模糊综合评价模型

地理信息系统(GIS)以空间数据库技术为核心,将空间要素与统计数据有机地结合在一起,具有直观灵活、分析功能强大、制表制图方便等优点。根据中国煤层气(CBM)目标区的特点,建立了4种原则下用于不同情形的煤层气目标区评价模型:第1种模型为全面考虑各个因素原则,第2种模型为只考虑重点因素原则,第3种模型为着重考虑重点因素原则,第4种模型为既全面考虑又兼顾重点因素原则。根据这4种模型,在常用GIS软件MapGIS基础上进行了二次开发并实现模型,以华北聚气区煤层气为例进行综合评价,目标区评价结果与实际情况基本相符。     

Approaches for comparative evaluation of raster GIS-based landslide susceptibility zonation maps

Evaluation of maps generated from different conceptual models or data processing approaches at spatial level has importance in many geoenvironmental applications. This paper addresses the spatial comparison of different landslide susceptibility zonation (LSZ) raster maps of the same area derived from various procedures.     

基于AHP和BP神经网络的深部地热水可持续开发能力评价

采用资料完整性、开采潜力、回灌量、平均水压下降速率、地面沉降速率、水温、水质、地热井布局8项指标构建天津地热可持续开发能力评价指标体系;运用层次分析法确定了各项指标的权重,建立起评价因素集和评语集,给出了归一化数值;建立了天津地热可持续开发能力的BP神经网络模型,以层次分析法得出的结果作为样本,对BP网络进行了训练和测试,实例评价结果表明了AHP和BP神经网络方法的可行性,为地热资源的可持续开发能力评价提供了一种新的评价方法。     

基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。     

层次分析法在生态环境综合评价应用中的优化

层次分析法（Analytical Hierarchy Process,AHP）,是一种常用的系统分析与决策方法,但在应用于青藏高原区域生态环境综合评价时,由于因素的权重值只能为正数,影响了表达效果。为此,本文对其进行了优化,改进了构造判断矩阵时的赋值方法,在评价过程中引入了负数。实验证明,优化后的方法能准确地评价青藏高原的生态环境。