改进支持向量机的高分遥感影像道路提取

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。     

北斗三频伪距相关随机模型单站建模方法

为了提供可靠的伪距随机模型,基于3个线性无关的北斗三频伪距/载波无几何无电离层(GIF)组合,研究了一种利用单站数据估计北斗三频伪距相关随机模型算法。该算法首先利用低阶多项式对GIF组合进行拟合,以尽可能消除非伪距噪声以外的其他常数和误差,然后利用多元线性回归分析实现对3个线性无关的GIF组合随机噪声同时建模,最后再由线性组合关系变换得到原始北斗三频伪距相关随机模型。经北斗三频实测数据验证结果表明,该算法可实现北斗非差三频伪距相关随机模型的单站解算,有利于为导航定位以及完好性监测提供精准随机模型。     

顾及噪声密度函数差异的自适应回归算法及其在人工标靶提取中的应用

仪器、周围环境和人为操作等往往会造成点云中包含大量的噪声,导致模型回归精度低等问题.RANSAC算法凭借其简单实现、稳健的优势广泛应用于解决模型回归的问题.但是,针对不同的场景,RANSAC算法需要不断地调整参数来估计最优模型解.本文考虑到RANSAC及其现有改进算法的不足,以及内群点与噪声之间往往存在密度分布差异性,...     

融机器学习与WRF大气模式的PM2.5预报方法

针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种融合随机森林算法与WRF大气模式的PM2.5浓度实时预报方法。该方法结合了北京市地面空气质量监测数据和WRF气象数据进行分析,将高层大气状态(如逆温层高度等)融入了预报模型中,建立了0~72h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0~72h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24~72h的长时预报结果上较基于地面空气污染物数据与地表气象站数据的预报方法精度有明显提升,即该方法可以更好地模拟大气物理化学状态,从而更为精准地进行长时PM2.5浓度预报。     

利用随机森林回归算法校正ASTER GDEM高程误差

通过构建 ASTER GDEM(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digi-tal elevation model)高程误差与影响因子间的关系模型,可对其高程精度进行有效校正.选取陕北黄土高原境内长武、宜君、甘泉、...     

集成学习和条件随机场的影像招弧角识别

无人机巡检是目前电力部门主推的一种巡检方式,招弧角是一种重要的电网设备、但其呈现细长的几何形状特征,其测量需要优于1 cm空间分辨率的影像.为了从无人机获取的高分辨率影像上提取招弧角,该文提出了基于随机森林、集成学习、全连接条件随机场的无人机影像分类和招弧角提取方法.首先,提取了影像的12个光谱和纹理特征.接着,建立训练样本库,训练了多个独立的随机森林分类器、并形成随机森林集成模型进行影像分类.最后,利用全连接条件随机场优化分类结果.该文采用5000张无人机影像进行了实验.实验表明,该文提出方法的整体分类精度达到85.5％,招弧角识别的正确率为98.3％、完整率为74.3％,表明该方法具有潜在的工程应用价值.     

点云分割方法性能评价与对比分析

针对原理相似,但空间邻域类型、相似性准则不同导致的基于区域生长的点云分割方法对同一数据具有不同分割效果的问题,该文介绍了现有的5种基于区域生长的点云分割方法的基本原理.5种方法可以归纳为两种分割过程,即逐点生长和表面生长.所采用的分割准则包括法线向量夹角、点到拟合平面距离和曲率等.另外,不同的分割方法采用不同的分割策略,即使在使用相同的生长准则情况下,仍然会得到有显著差别的分割结果.实验结果表明,区域生长过程中采用RANSAC优化的邻域与法线向量的方法可以有效解决平面相交区域次优分割、过分割问题,而且该方法仅使用法线向量夹角生长准则即可得到较好的分割效果.     

随机森林遥感图像分类实验教学软件开发研究

随着教育与科技的发展,我国众多高校的课程体系都开设了"遥感图像解译"或"遥感原理与应用"等课程.遥感图像的监督分类,是遥感类课程不可或缺的教学内容.然而,在目前相关课程的实验教学中,存在教学内容陈旧、更新频率较低等问题.为了充实高校遥感类课程的实验教学,本文介绍了一套基于随机森林的遥感图像分类实验教学软件,包括软件开发与相关实验的设计.鉴于随机森林算法在遥感领域得到了广泛应用,本实验教学软件旨在使学生掌握更新的遥感数据处理技能,提升其在相关行业中的竞争力.     

基于随机森林和Landsat8 OLI影像的脐橙果园种植信息提取

针对从中分辨率遥感影像中提取果园种植信息所面临的特征维数高、提取精度低等问题,采用随机森林算法进行特征优选,进而提取脐橙果园种植信息.以重庆奉节为研究区,首先选取春、秋、冬3季Landsat 8 OLI遥感数据生成光谱特征、植被指数特征和纹理特征,并结合地形因子构建初始特征集;再通过随机森林算法确定优选特征集;最后基于随机森林分类器,利用初始特征集和优选特征集进行脐橙果园的提取实验,并对各实验结果进行了精度评估和对比分析.研究结果表明,基于随机森林算法构建的优选特征集能在降低特征维度的情况下获得较高的精度,总体精度和Kappa系数分别为90.71％和0.89.