Word2vec和支持向量机的POI自动分类方法

针对兴趣点(POI)数据名称文本特征稀疏以及语义关系简单所导致的POI数据管理困难等问题,该文提出一种基于词向量计算工具Word2vec和支持向量机的POI分类方法。首先对POI名称进行分词、去停用词等预处理;然后通过Word2vec模型生成词向量,并引入词频-逆文档频率(TF-IDF)权重进行加权求和实现名称文本的向量表示;最后,在对支持向量机分类器训练的基础上,实现POI数据自动分类。为了验证方法的有效性,该文选取百度地图的6类POI数据进行试验,结果表明,该文方法在6个类别中总体正确率达到94.43%,优于目前常用的机器学习分类方法。     

煤田火区特征的土地覆盖分类方法 ——以乌达煤田火区为例

土地覆盖变化是土地分析与评价和生态环境变化预测的重要科学基础, 通过精确的土地覆盖分类方法 获取高精度的土地覆盖图是研究煤田火区生态环境变化的必要手段。本文以最大似然法、光谱角度法、面向对象 分类法和基于复合分区的分层分类法进行乌达煤田火区土地覆盖分类的方法研究。研究结果表明, 基于复合分区的 分层分类方法分类精度较高, 总体分类精度为92.97%, kappa 系数为0.9155。该方法通过基于地表热辐射特征、热 异常状况、地貌类型, 以及对生态系统扰动状况等的划分, 减少了地物信息的混淆度, 即通过提     

基于决策树分类的某市土地利用变化研究

以不同时相Landsat TM／ETM＋遥感图像作为数据源,分析某市1987—2000年的土地利用变化信息。综合考虑遥感影像波段间的相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合;通过对光谱和非光谱信息的统计与分析,利用决策树分类的方法对各影像进行分类;构建土地利用类型变化规则,获取该市区1987—2000年的土地利用变化数量和空间分布状况,并分析变化及其原因。结果显示：1987—2000年间该市土地利用类型发生较大变化,其中耕地面积明显减少,建设用地面积大幅度增加。经分析,控制人口的增长和制定有效的土地利用政策才是该市土地利用合理化的有效措施。     

高程异常模型的RTK/水准抗差技术

采用RTK/水准确定两套坐标转换模型时,RTK测量的精度限制会降低模型精度.本文经推导论证,通过高程异常模型定位粗差,隔离粗差后可有效提高转换精度.最后通过工程算例验证了该方法的实用性.该技术可应用于不同坐标系坐标转换工作.     

傅立叶变换消除ETM＋条带影响及平面精度分析

分析了ETM＋影像的黑色条带特征,采用数据叠合和快速傅立叶变换对影像进行处理,实现了对ETM黑色条带进行去除和减弱的目的。     

广阔范围内GPS网坐标系统转换模型的建立及精度分析

全球定位系统(GPS)技术己经在许多领域得到广泛的应用,由于GPS定位得到的观测成果通常是世界大地坐标系统WGS-84中的坐标或坐标差,但在实际应用中上需要的往往是地面点在国家坐标系或地方独立坐标系中的坐标.确立坐标系统转换模型并分析此模型的精度,根据至少3个公共点的两套大地坐标利用最小二乘法原理求出转换参数.本文以W...     

面向土地利用分类的多源遥感数据混合贝叶斯网络分类器

传统的离散型贝叶斯网络分类器是将所有变量视为离散变量,或对连续变量做离散化处理.可是离散化不可避免地存在信息损失,且在多源遥感数据的处理和分析中,连续变量的离散化会导致搜索空间的急剧增加和计算及存储量的极大开销.针对这些问题,开发了一种面向土地利用分类的多源遥感数据混合贝叶斯网络分类器,该分类器首先对问题领域的所有变量...     

高光谱数据非监督分类的改进独立成分分析方法

利用数据本身统计特性是实现高光谱数据非监督分类的有效方法之一.针对利用高光谱数据一阶、二阶统计量不能完全表征数据结构的问题,提出了一种基于数据高阶统计特性--峭度的改进独立成分分析方法(Improved Kurtosis-Based Independent Component Analysis,IKICA)的高光谱数据...     

土地利用变化遥感监测

在探讨遥感影像用于县域土地利用变化监测技术基础上,针对贵州省特殊地理环境以织金县为实验区,利用不同时期TM和中巴卫星遥感影像通过影像增强、校正、分类等处理,提取了县域土地利用变化信息,并对其进行分析,表明该研究方法的有效性.     

海洋测深中的船移效应研究

海洋测深大多是在移动的测量船上进行的,测量船的移动则不可避免地产生船移效应,因而船移效应是影响海洋测深精度的因素之一。在系统推证海洋测深中的船移效应模型基础上,对几种典型船速、水深、海底坡度和波束角情形下的船移效应进行了数值计算,研究了船移效应的影响规律和量级,揭示了船移效应的非对称性影响。根据海洋测深的IHO最低标准要求,提出了采用窄波束和限制船速的降低测深船移效应影响的有效方法。