浙江省海宁市TM图像土地利用自动分类精度评价方法的试验研究

按照国家土管局土地利用现状分类标准,利用叠合的海宁市长安镇１∶１万同时期土地详查电子地图的全域地面实况数据,在遥感图像处理常规分类方法的范畴内,采取最大程度利于提高分类精度的措施,所得的分类精度上限为６５％。研究表明,通常在试验区的小块局部中选择训练样本和选择评价分类精度的参考像元,对精度评价有显著影响,参考像元质量和数量的限制很可能是这些年来一些同类研究报道了较高分类精度结果的主要原因     

AdaTree算法在遥感影像分类中的应用

目前的遥感影像分类研究中,决策树的生成完全依赖于现有的数据挖掘软件,缺少对决策树算法的深入研究和改进。本文以遥感影像分类为背景,采用BoostTree算法作为模型,通过算法改进构建了一种新的复合决策树算法———AdaTree,并以该算法为基础,设计实现了决策树遥感影像分类系统。以AdaTree算法作为分类器,分别对Landsat7ETM+影像和WordView2影像进行了基于像元和面向对象的分类实验,并与BoostTree和SVM算法进行了比较。实验结果表明,AdaTree算法在分类精度上要优于BoostTree和SVM算法,平均Kappa系数分别达到0.905 2和0.939 8。     

AdaTree算法在遥感影像分类中的应用

为了进一步提高遥感图像分类的精度,提出了一种基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类算法。首先利用Log-Gabor小波对遥感图像进行多方向、多分辨率滤波,提取遥感图像的纹理特征;同时计算遥感图像的Krawtchouk矩不变量,作为遥感图像的边缘形状特征,并与基于Log-Gabor小波提取的纹理特征构成完整的特征向量;最后依据所提取的特征向量利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对待分类图像进行分类,得到最终的遥感图像分类结果。实验结果表明,与近年来提出的基于Gabor小波、基于Log-Gabor小波、基于Krawtchouk矩等3种遥感图像分类算法相比,本文算法在主观视觉效果和分类精度等客观定量评价指标上都有了明显的改善,是一种行之有效的遥感图像分类算法。     

数据挖掘在高校学生管理决策中的应用模式分析

随着因特网的广泛应用,各高校在开展现代远程教育过程中记录了大量复杂的学生信息,基于这些历程信息,在高校学生管理决策中利用数据挖掘技术,提出了现代高校学生管理工作的新模式,并就几个管理决策的应用模式进行了实例分析.     

基于PCA和极限学习机的高光谱遥感分类研究

针对高光谱遥感分类研究中面临的数据处理效率低、分类结果精度不高等难题,本文在引入极限学习机(ELM)算法的基础上,顾及其在噪声影响下出现稳健性降低的现象,进一步将主成分分析(PCA)应用于ELM的前端,从而构建了一种基于PCA和ELM的联合算法。将该算法与目前常用的神经网络和支持向量机进行对比分析发现:PCA-ELM分类结果的精度最高,其数据处理效率也较高,该算法具有较强的稳健性和泛化能力,适用于高光谱遥感信息的高效提取。     

一种基于无人机载LiDAR点云的 电力线安全距离判定算法

针对无人机电力巡检距离判定算法缺乏问题,本文提出了一种基于无人机LiDAR点云分类的安全距离判定算法,该法首先对LiDAR点云进行维度特征分类,然后将电力悬线方程改进为最小二乘法模型,并以分段的方法计算地物到电力悬线的空间距离。实验表明,本文提出的距离判定算法距离测量精度接近于全站仪测量精度,且算法鲁棒性较好,具有较低的时间复杂度,不失为一种高精度无人机载LiDAR点云电力线安全距离判定新方法。     

黄渤海表层沉积物环境磁学特征分类及物源诊断

黄渤海是我国东部陆架的重要组成部分, 基于黄渤海130个表层沉积物样品详细的环境磁学研究探讨了磁学特征分类及物源。按照黄渤海表层沉积物样品的S-300、SIRM/X与SIRM磁性参数特征, 将研究区表层沉积物分为4个类型: 类型1磁性矿物含量较高, 亚铁磁性矿物含量中等, 磁性矿物颗粒中等, 与黄河物质磁学特征极为相似, 这里沉积动力中等, 为中等水动力黄河沉积区; 类型2磁性矿物含量中等, 亚铁磁性矿物含量中等, 磁性矿物颗粒细, 与长江及黄河物质磁学特征较为相似, 水动力环境较弱, 为弱水动力黄河-长江混合沉积区; 类型3磁性矿物含量较低, 亚铁磁性矿物含量较低, 磁性矿物颗粒中等, 主要是该海域存在的残留沉积, 水动力中等, 命名为中等水动力残留沉积区; 而类型4磁性矿物含量高, 亚铁磁性矿物含量高, 磁性矿物粒级粗, 与长江沉积物具有相似的磁学特征, 沉积动力强, 命名为强水动力长江沉积区。以上四类沉积物具有不同的环境磁学和沉积环境特征, 从而可以帮助识别黄渤海沉积物的分布及物源信息。     

天津滨海新区重点海岸带土地生态景观综合分析与评价

土地生态景观分类是土地分类的深化,土地生态景观分析能够更好地审视生态环境的现状和变化。文章以天津滨海新区重点海岸带为研究区域,以高精度航空影像和GF-2卫星影像为数据源,结合Naveh的景观分类系统完成了研究区的土地生态景观遥感调查。在遥感调查的基础上,选取斑块面积（CA）、斑块数量（NP）、最大斑块所占景观面积比例（LPI）等12项景观格局指标对研究区的景观现状进行了综合分析,发现：1）工业及居住景观呈团块式聚集,农业景观和人工养殖景观破碎程度较高;2）研究区景观异质性明显,景观格局类型稳定性差且景观格局分布具有明显的地域性;3）工业及沿岸浅海区规划较好,然而荒漠景观分布面积较多且集中,需要重点规划和治理。研究表明景观格局能够准确反映研究区景观的基本特征,对研究区今后的生态环境改善、旅游景观分析以及土地资源利用和规划提供一定的参考价值和指导意义。