遥感数据的遗传-超平面分割算法

在传统的采用超平面作为判别边界的分割方法中，使用统计学的方法确定类判别界面，当区域间的统计值大于区域内的统计值时，就会出现类判决界面难于确定的问题。遗传算法的特点是进行全局优化搜索，利用这种算法优势可以解决传统算法难以解决的超平面空间定位问题，从而解决类判决界面的确定问题。通过EOS／MODIS图像数据的分割对该方法作了详细的介绍，其分类精度明显高于统计学分类方法。     

北京环线建设驱动的土地利用变化遥感检测与分析

近年来,北京市的环线建设大大改进了北京的交通状况,促进了环线周边的商业发展和房地产开发的繁荣,同时也带来了环线周边地区的土地利用的变更。在“科技奥运”科技攻关项目和在研自然科学基金项目的支撑下,选择了1988,1994,2001和2003年5—6月份的TM数据,在影像经过几何校正和辐射归一化校正后对其应用高精度的自组织神经网络分类和利用高分辨率的航空照片验证;在分类数据和变更信息的基础上,采用了空间自相关分析模型、频率指数模型和潜力模型分别对北京各种用地类型的频率指数和建设用地的Moran系数和Geary系数,以及城市增长的潜力指她进行计算。一系列计算显示了环线驱动的北京市土地利用变化情况。结果表明:在环线建设的驱动下,北京市的建设用地围绕环线呈快速增长趋势;绿地面积在四环、五环的环线一带也呈增加趋势;城市增长潜力从四环到六环呈逐渐增大趋势。     

基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究

分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性.     

城市化进程中平原河网地区河流结构特征及其分类方法探讨

平原河网地区河流结构发育受到自然条件和城市化的双重影响。依据遥感解译数据,围绕城市化水平、河流形态、河流结构和河流调蓄功能四个维度,就建成区面积比例、河流长宽分布、河系分维、河流调蓄能力等具体指标,分析了城市化水平和土地利用特征不同区域的河流空间形态、结构特征和功能状态,探讨了城市化进程中平原河网地区河流结构的可能演化轨迹,尝试建立了城市化影响下平原河网地区河流结构分类方法,提出了城市河流综合整治过程中应充分重视保护自然河流结构,注重发挥河流综合功能等观点。     

美国地下灌注井分类与管理法规介绍

经过几十年的探索与实践,地下灌注在美国已成为一种成熟、经济和有效技术,被广泛地应用于工农业废物处置与民用污水处理及油气开发。按灌注液体的性质与注入位置,美国地下灌注井分为六类。本文较为详细地介绍了每类灌注井的结构、灌注液体性质、作用及应用领域,随后简要介绍了这些灌注井的管理法规与技术要求,希望对我国地下灌注技术的发展与规范化管理提供一些参考。     

滑坡的处治分类与治理模式探讨

针对目前滑坡分类复杂且侧重于理论研究的现状,通过以滑面深度、滑床岩性、滑面倾角三要素为分类重点,首次从治理角度上对滑坡进行新的分类,共划分出12种滑坡类型;对当前各种处治方法的应用范围、优缺点进行了详细的论述,从而针对不同类型的滑坡,建立了滑坡的处治模式,最后指出了滑坡处治中应注意的问题。     

岩浆岩相对碱度的意义和算法

本文从酸碱电子理论出发,提出了一种新的岩浆岩碱度参数——相对碱度及其计算方法。岩石或矿物的相对碱度是其中的氧元素丢失电子能力的综合度量。规定硅作为其他阳离子对氧原子屏蔽作用的比较基准,用各金属氧化物与二氧化硅的反应焓变值作为它们相对于二氧化硅对矿物或岩石相对碱度的贡献。综合各氧化物的碱度贡献使得到岩石或矿物的相对碱度值。计算表明,主要造岩标准矿物和各种岩浆岩的相对碱度值顺序与传统用法基本一致。     

新旧国家标准地理信息分类体系的对比分析

从分类体系和语义一致性两个方面,利用定性和定量分析的方法,对比分析了新旧国家标准地理信息分类体系之间的差异,指出了新标准存在的主要问题,并提出了一些可行性的修改意见。     

结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像自动化分类

高分卫星遥感影像空间分辨率的提高,使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂,这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此,本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先,对研究区域进行多尺度分割,建立影像分割对象集;然后,采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量;最后,充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布,迭代选择最优样本用于训练支持向量机,用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性,以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明,本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类,正确率达到90.6%以上。     

遗传算法优化支持向量机矿产预测方法

针对矿产预测中已知矿点的样本数目较少的问题,该文提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机矿产预测方法。采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和径向基核函数参数,避免了参数选择不当对支持向量机预测结果的影响,从而提高矿产预测的精度。以空间建模工具ArcSDM中的卡林型金矿床数据为例进行实验。结果表明,支持向量机模型的预测准确率为89.3%,查准率为70.2%;而证据权方法的预测准确率为79.4%,查准率为50%,均小于支持向量机预测结果,说明遗传算法优化的支持向量机是一种有效的矿产预测方法。