改进支持向量机算法无人机影像信息精确提取

支持向量机(SVM)算法作为一种成功应用于大多数遥感影像的分类方法,虽然具有较高的提取精度,但是针对分类中仅仅采用单一参数,严重依赖于参数选择的不足,该文基于AdaBoost算法提出一种改进的SVM分类方法。该方法采用选择径向基函数作为核函数的SVM算法作为AdaBoost的弱分类器,实现了核参数的自适应调整。实验结果证明,该方法可以达到精确提取无人机影像信息的目的。     

豫西地区雷暴预警预报系统构建方法研究

目前,基层台站在雷暴预警预报中主要依赖传统经验预报方法,而对卫星云图、大气电场、多普勒雷达回波和高分辨率数值预报产品等资料释用水平不高,存在主观定性分析多、客观定量计算少等不足。依托现有气象资料和雷暴预报方法,以雷暴预警预报系统构建为目标,从气象数据仓库构建、支持向量机雷暴预报、相似预报雷暴预报、Poor Man集合预报技术和多源数据融合分析等方面,探讨了雷暴预警预报系统构建方法,实现了雷暴中期预测、短期预报和短时临近预警三个层次的预报功能,解决了气象资料庞杂难以管理、数值预报产品释用水平不高、数值预报结果存在"跃变"、多源数据融合分析缺乏手段等问题,提高了基层台站雷暴预报工作效率和预报水平,同时也为其他地区类似系统构建提供了参考。     

粒子群算法与支持向量机相结合的热带气旋强度预报试验

支持向量机(SVM)的惩罚参数及核参数的选择直接影响到模型效果,通过粒子群算法(PSO)解决支持向量机的参数选择问题,实现了参数选择的自动化。将该方法应用于热带气旋强度预报,利用气候持续性因子,挑选了1990年的100个左右样本进行预报检验,预报时效为12 h、24 h、36 h、48 h的强度平均绝对误差分别为3.00、4.35、4.93和6.68 m/s。另外,还与国外预报结果及采用最小二乘回归法的预报结果进行了效果的比较,SVM方法显示了更好的预报能力。     

基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

基于多尺度纹理和光谱信息的SVM分类研究

基于单尺度纹理和光谱信息的地物分类较难取得理想效果,本文结合多尺度纹理与光谱信息,运用SVM分类方法,对IKONOS遥感影像进行分类。结果表明:结合多尺度纹理和光谱信息的SVM高分辨率遥感影像分类,能够更好地描述地物,分类总体精度达到83.9%,与基于光谱信息的最大似然法和基于单尺度纹理和光谱信息的SVM分类方法比较,分类精度分别提高了13.8%和4.9%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类正确率。     

基于遗传算法优化的支持向量机在岩性识别中的应用

为提高测井岩性识别的精度,本文结合乌夏地区岩芯资料和测井数据,总结该地区砂砾岩测井响应特征,优选出声波、自然伽马、密度、中子孔隙度和电阻率等5条测井曲线参数作为训练和测试样本,通过遗传算法挑选出最佳的支持向量机核函数参数σ和惩罚因子C,建立支持向量机岩性识别模型。结果表明该模型实际数据预测总体符合率为81.6%,在识别准确率上与传统测井识别砂砾岩岩性方法相比都有明显提升。     

引入纹理特征的多光谱遥感影像 海面油膜信息提取

针对单纯依靠光谱特征油膜提取精度低、雷达影像油膜提取易受海况条件及假目标影响的问题,提出了一种结合光 谱特征与纹理特征的多光谱遥感影像油膜信息提取方法。以2011 年6 月蓬莱19-3 油田溢油事故为研究对象,选用HJ-1 星 CCD 遥感数据,利用灰度共生矩阵获取影像纹理特征,采用SVM 模型对结合纹理特征与光谱特征的影像进行分类,提取出 研究区油膜信息,并将分类提取结果与仅依靠光谱特征的SVM 模型分类结果进行了比较。结果表明：引入纹理特征的SVM 模型分类总精度达到90.29 %,比仅依靠光谱特征的分类精度提高了12.41 %;纹理特征的参与降低了原影像噪声对分类结果 的影响,油膜边缘提取更加清晰,油膜中心呈连续面状分布,引入纹理特征的SVM 模型可有效地用于多光谱遥感影像海面 油膜信息提取。