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采用粤西2018—2019年优于0.5 m地理国情监测影像,结合2018年矢量化地表覆盖分类成果,使用稀疏降噪自编码神经网络深度学习方法,首先选取BJ、GF、ZY等各类高分辨率遥感影像训练生成多传感器训练模型;其次利用PCA主成分分析提取样本数据最大特征,实现样本数据白化降维;最后采用tanh函数作为神经元激活函数,选... 相似文献
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基于规则知识的空间推理研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在一般空间推理的基础上,提出了空间推理扩展,即基于规则知识的空间推理。该方法结合了人工智能的基本原理,继承并发展了空间推理的方法学,其推理过程建立在空间知识与模型集成的基础上,以规则知识为推理控制,因而更符合实际,具有更大的灵活性。实例验证了本方法的正确性。 相似文献
44.
利用PLSA技术进行图像分割 总被引:2,自引:1,他引:1
引用概率潜语义分析(PLSA)技术作了航空影像图像分割的尝试,介绍了PLSA图像分割的原理方法和分割的具体算法。通过三幅航空影像分割实验,并与生物地理学图像分割(BBOIS)方法和基于吸引子算法的结果作了对比,结果表明,本文方法具有一定的优越性,是一个很有潜力的图像分割方法。 相似文献
45.
GIS中地理本体的建立与比较 总被引:1,自引:0,他引:1
重点研究了地理本体的建模和地理本体比较方法,对地理本体比较方法的核心思想从结构和语义两个方面对地理本体中的概念进行了比较,并计算了其相似度,以判断各种地理概念之间的关系。 相似文献
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Extraction of buildings from LIDAR data has been an active research field in recent years. A scheme for building detection and reconstruction from LIDAR data is presented with an object-oriented method which is based on the buildings' semantic rules. Two key steps are discussed: how to group the discrete LIDAR points into single objects and how to establish the buildings' semantic rules. In the end, the buildings are reconstructed in 3D form and three common parametric building models (flat, gabled, hipped) are implemented. 相似文献
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The ever‐increasing population in cities intensifies environmental pollution that increases the number of asthmatic patients. Other factors that may influence the prevalence of asthma are atmospheric parameters, physiographic elements and personal characteristics. These parameters can be incorporated into a model to monitor and predict the health conditions of asthmatic patients in various contexts. Such a model is the base for any asthma early warning system. This article introduces a novel ubiquitous health system to monitor asthmatic patients. Ubiquitous systems can be effective in monitoring asthmatic patients through the use of intelligent frameworks. They can provide powerful reasoning and prediction engines for analyzing various situations. Our proposed model encapsulates several tools for preprocessing, reasoning and prediction of asthma conditions. In the preprocessing phase, outliers in the atmospheric datasets were detected and missing sensor data were estimated using a Kalman filter, while in the reasoning phase, the required information was inferred from the raw data using some rule‐based inference techniques. The asthmatic conditions of patients were predicted accurately by a Graph‐Based Support Vector Machine in a Context Space (GBSVMCS) which functions anywhere, anytime and with any status. GBSVMCS is an improved version of the common Support Vector Machine algorithm with the addition of unlabeled data and graph‐based rules in a context space. Based on the stored value for a patient's condition and his/her location/time, asthmatic patients can be monitored and appropriate alerts will be given. Our proposed model was assessed in Region 3 of Tehran, Iran for monitoring three different types of asthma: allergic, occupational and seasonal asthma. The input data to our system included air pollution data, the patients’ personal information, patients’ locations, weather data and geographical information for 270 different situations. Our results showed that 90% of the system's predictions were correct. The proposed model also improved the estimation accuracy by 15% in comparison to conventional methods. 相似文献
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本文初步研究了遥感、GIS和制图一体化实用技术方法。对黄土丘陵区和沙漠地区TM数据进行了特征信息分析;给出了分层分类和GIS辅助分类结果;经模糊推理和人机交互修改,将提“纯”的遥感专题数据作为GIS的动态信息源,对GIS进行扩充与更新;最后在GIS支持下分层提取专题图并进行辅助制图。 相似文献