基于权重散射特征的FSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

提出了一种基于权重散射特征的模糊支持向量机的极化SAR数据监督分类方法。首先,对极化SAR数据进行H/SPAN/A/α散射特征提取;其次,根据样本可分离度设置最佳散射特征权重参数C,得到最优分类输入数据(H/6SPAN/A/α);最后,利用FSVM算法对数据进行监督分类。实验结果证明,所提出的FSVMH/6SPAN/A/α分类结果优于FSVM-H/SPAN/A/α。     

基于模糊聚类的新疆典型高寒草原土壤pH值空间制图

准确、高效地掌握草原土壤属性的空间分布能够为草地资源境管理提供基础信息和参考依据。相比于传统土壤调查方法,基于模糊逻辑的土壤—环境推理能够提高野外采样效率和预测制图精度,被广泛应用于数字土壤制图。但由于土壤自身的空间变异性及其与环境条件间的非线性,现有推理模型的稳定性较低,尚未在高寒草原区进行应用。选择新疆巴音布鲁克典型亚高山草原地区约4 km^2区域为研究区,以高程、坡度、坡向、沿剖面曲率、沿等高线曲率、地形湿度指数6个地形因子为土壤环境因子,采用模糊C均值聚类(Fuzzy C-means Clustering,FCM)方法对环境因子聚类,得到9个环境因子组合,并在隶属度值高的环境因子组合中心共设置18个典型点。运用土壤—环境推理方法模拟研究区表层土壤pH值空间分布,其变化范围在7.170~8.186之间。选取35个独立样本进行精度检验(均匀采样点16个,横截面采样点9个,垂直带采样点10个),模拟结果与实测值基本吻合,且基于模糊聚类和土壤—环境推理方法的模拟精度高于普通克里格法和反距离权重法。通过基于模糊逻辑和土壤—环境推理的数字土壤制图方法在小尺度区域的运用验证,结果表明基于典型点的采样方案能够快速、有效地对区域土壤属性进行空间模拟,该方法对于类似小尺度的研究区同样有效。     

基于FCM算法的BDS三频载波相位组合观测值优化选取

针对传统GNSS载波相位组合观测值选取过程中效率低、工作量大的问题,在对BDS三频载波相位组合观测值的波长标准、电离层延迟标准、观测噪声标准进行误差分析的基础上,以长波长、弱电离层、弱观测噪声标准作为聚类指标,采用模糊C均值聚类算法对BDS三频载波相位组合观测值进行优化分类选取,最后通过矩阵变换法和实测数据对优化组合进行整周模糊度解算,对组合模糊度方差-协方差阵以及历元间模糊度差值进行分析,证明该方法的可行性和可靠性。     

连云港市地质灾害易发性分区评价研究

本文在全面调查分析连云港市区地质灾害隐患点及分布状况的基础上,从诱发地质灾害的地质条件、人类工程活动、地形地貌及气候植被因素考虑,选取了地层岩性、地质构造、地形地貌、露天开采、降雨强度、植被覆盖率等15个评价因子,建立了地质灾害易发性评价指标体系,运用层次分析法计算各评价因子的权重值,并进行归一化处理,然后利用模糊评判法对各隐患点的易发性指数进行计算、统计,将连云港市区划分为地质灾害高易发区、中易发区和低易发区,最后利用GIS空间分析功能生成了易发性分区图,实现了地质灾害易发防治分区的目的,为连云港市后期地质灾害防治提供重要参考依据。     

关于南海北部上层水团的分类及三维分布的研究

Using the fuzzy cluster analysis and the temperature-salinity(T-S) similarity number analysis of cruise conductivity-temperature-depth(CTD) data in the upper layer(0–300 m) of the northern South China Sea(NSCS), we classify the upper layer water of the NSCS into six water masses: diluted water(D), surface water(SS),the SCS subsurface water mass(U_S), the Pacific Ocean subsurface water mass(U_P), surface-subsurface mixed water(SU) and subsurface-intermediate mixed water(UI). A new stacked stereogram is used to illustrate the water mass distribution, and to examine the source and the distribution of U_P, combining with the sea surface height data and geostrophic current field. The results show that water mass U_P exists in all four seasons with the maximum range in spring and the minimum range in summer. In spring and winter, the U_P intrudes into the Luzon Strait and the southwest of Taiwan Island via the northern Luzon Strait in the form of nonlinear Rossby eddies, and forms a high temperature and high salinity zone east of the Dongsha Islands. In summer, the U_P is sporadically distributed in the study area. In autumn, the U_P is located in the upper 200 m layer east of Hainan Island.     

利用迭代加权模糊度函数法的单历元模糊度固定

为提高全球导航卫星系统GNSS在复杂环境下的定向成功率,将迭代加权的思想与模糊度函数法（AFM）相结合,提出迭代加权模糊度函数法（IWAFW）。基于AFM算法,通过设计新的适应度函数,利用残差计算权重,实现对不同卫星信号权重的自动调节,并结合惯性传感器给出的姿态信息,压缩搜索空间,降低计算量。通过实测试验验证,在复杂环境中,相比于AFM和带基线长度约束的最小二乘模糊度去相关算法（CLAMBDA）,该算法能够有效提高模糊度固定成功率。     

多特征融合的高分辨率影像建筑物变化检测

为充分发挥遥感影像中各特征的优势,提高遥感影像建筑物变化检测精度,基于面向对象的分析方法,提出了一种基于模糊集合的证据理论特征信息融合的变化检测方法。首先,在影像分割的基础上,利用变化矢量分析法分别计算前后时相对应对象的光谱、纹理特征差异及形态学建筑物指数差异;然后,以Sigmoid函数作为隶属度函数,计算对象属于变化类和非变化类的隶属度并以之构建证据理论所需的基本概率分配函数;最后,利用证据理论对多种特征进行融合并通过规则判定得到建筑物变化区域。利用不同地区影像的试验结果表明,该方法能够有效融合影像的多种特征,提高建筑物变化检测的精度。     

基于区间二型模糊理论的高分辨率遥感影像分割方法研究

影像分割是遥感影像处理(如特征提取、目标辨识、地物目标分类)的基础工作和重要任务。高分辨率遥感影像所具有的更加丰富的地表覆盖细节信息为精准地物目标分割提供了充分的依据。然而,更加精细的空间尺度、复杂多样的地物目标及真实地表覆盖信息的缺乏,增加了像素类属的不确定性和分割决策的不确定性,给高分辨率遥感影像分割带来了新问题,导致高分辨率遥感影像应用传统的影像分割方法得到的分割结果精度并没有随着分辨率的提高而得到显著提高。有鉴于此,本文以处理高分辨率遥感影像像素类属不确定性、分割决策不确定性及充分合理建模同质区域光谱测度分布模型为目标,提出基于区间二型模糊理论的影像建模与分割这一科学问题,并对其展开系统的理论与实践研究,以实现精度高、可靠性强的高分辨率遥感影像分割。