高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类

提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。     

遥感影像分类后处理的地统计方法

采用地统计学中带局部均值的简单克里格方法和协同克里格方法,利用基于训练样本的指示数据(位置和类别)和基于光谱初分类的类别概率数据的空间结构信息,对未知点位的类别发生概率进行预测,从而修正初分类结果。实验结果表明,两种方法所获得的精度相较初分类的精度均有明显提高,这种充分利用训练样本信息改善分类结果的策略不局限于特定的初始分类器。     

基于遥感技术的地表水系信息提取研究

区域河流、水库容水资源量对该区的工农业生产和经济发展具有重要的作用,采用遥感影像分类技术对获取区域水系信息具有无可比拟的优越性。本文以山西省大同盆地为研究区,以Landsat TM影像为数据源,采用遥感影像监督分类技术,在ERDAS 9.2下对影像进行预处理并做监督分类,最后通过实地调查验证分类的准确性。研究结果表明,2005年9月份该区水系占地面积148.48km2,占该区总面积的2.12%。通过本次研究工作,可对大同、朔州地区的可持续发展提供基础信息支持。     

张允和:“我高兴极了”成口头禅

长长的白发辫盘在头顶,中间还夹杂着细细的黑丝线,再配上青莲色外衣,黑色对襟背心,90多岁的她看上去依然精巧玲珑、热情、健谈,显得比实际年龄洒脱得多。张允和生自合肥的名门贵族,家中四个姐妹可以称得上四朵奇葩,人传谁娶了都会幸福一辈子。张允和谈起昆曲来总是眉飞色舞。     

国土资源部门户网站信息资源整合体系研究

国土资源部门户网站是国土资源信息化建设的重要内容之一,历经10余年的发展建设,在服务国土资源管理决策和信息社会化需求方面发挥了较为重要的作用。本文围绕国土资源部门户网站信息资源整合建设实践,系统地阐述了网站的整合目标、原则、分类体系,着重介绍了系统架构、实现方法与建设成果。     

一种GIS空间知识分析的影像纹理尺度提取算法

本文提出了一种基于GIS领域空间知识的影像纹理尺度提取方法:该方法分析了GIS领域知识辅助下人类对纹理特征的认知过程,对4个步骤的具体实现算法进行探讨;并选取海南省昌江县作为研究区域,实验证明了本方法的有效性,且与传统的枚举法相比,在性能相近的情况下其效率显著提高,更适合于大数据量遥感影像分类运算。     

面向对象的高分辨率遥感影像道路损毁识别研究北大核心CSCD

道路损毁信息在灾后高效救援中发挥着重要作用。本文针对高分辨率遥感影像空间特征丰富、光谱分辨率低的特点,基于面向对象遥感影像分类方法,采用e Cognition软件对芦山震后0.2 m航空遥感影像进行了道路损毁信息的提取试验。试验中结合GIS信息,首先将基于现有的道路矢量线文件生成的道路矢量面文件参与分割,生成单独的道路区域对象以用于进一步处理。分割采用棋盘分割和多尺度分割,根据损毁道路影像特征创建波段比值,使用Assign算法和模糊分类算法提取出道路线、植被、损毁区和未损毁区,并将结果输出为矢量文件。根据损毁区损毁对象的周长、面积与道路宽度的关系,建立判定条件来初步判定损毁类型。最终将损毁粗判定结果与损毁路段的目视解译结果对比分析,检验该方法的准确率及可行性。结果分析表明上述方法能有效地识别出高分辨率遥感影像损毁道路信息。     

融合自适应最优邻域和卷积神经网络的三维点云分类

针对点云分类中提取单个点自身特征所需的邻域尺寸选择,以及低层次特征设计烦琐且表达地物属性能力较弱等问题,本文提出了一种自适应选择单点最优邻域尺寸及学习泛化能力更强的深层次特征的三维点云分类方法。首先基于自适应最优邻域尺寸选择获得每个点的最优局部邻域信息,继而基于局部邻域信息提取点云低层次特征;然后设计一种以待分类点低层次特征为输入的卷积神经网络模型,学习能反映目标地物内在属性的深层次特征并实现分类;最后采用拓普康公司三维点云数据集进行试验,该数据集通过一个配备TOPCON GLS-2200三维激光扫描仪的移动平台获得。试验结果表明,本文方法分类的总体精度达90.48%,优于文中其他点云分类方法。     

浅析地理国情普查内容分类体系

为确保第一次全国地理国情普查的顺利进行,需要对普查内容分类体系有一致、深入的理解与认识。本文先后分析了地理国情普查内容分类的原则和采用的三级分类与编码体系,讨论了不同门类普查数据的表示方法,提出了基于决策树思想的一级类可靠判译方法,最后通过比较分析,指出了该分类体系与其他已有体系的异同,可为深入理解地理国情普查内容提供有益参考。     

地理国情（市情）普查外业信息采集

地理国情监测不仅扩大了测绘行业的内涵,更重要的是,对我国总体布局和规划提供了可靠的依据。目前,在全国范围内逐步开展地理国情普查工作,我分院按照安排,以厦门市为试点,对其进行了外业的调查与核查工作。结合实地作业情况来看,可以在地理国情普查内容与指标基本不变的前提下,依据地域的不同增加分类或修改部分类别的内涵。为今后全面普查工作的顺利开展,对现有的作业方式和作业内容都应有一定的规范。