改进的模糊聚类遥感影像分割

聚类是数据挖掘的重要分支之一,引入模糊理论的模糊聚类分析为显示数据提供了模糊处理能力,在许多领域被广泛应用。本文应用考虑邻域关系的约束模糊C均值(Fuzzy C-Means with Constrains,FCM_S)算法,将邻域像素引入到目标函数中,进而有效地利用邻域像素信息,提高分割精度。本文应用FCM_S算法对模拟彩色纹理图像进行分割,计算其混淆矩阵,定性定量地与FCM算法进行对比分析,证明了该算法的鲁棒性。     

基于中性集对北川羌族自治县新城人工建设用地的识别

人工建设用地(包括建筑物、道路、广场等社会服务设施)的识别一直是用来监测地区发展速度的一个有效途径。针对目前在人工建设用地识别领域中对在建建筑物的忽视问题,利用中性集、均值漂移以及绿度因子等概念将在建建设用地信息进行增强,进而将其成功识别出来。实验证明,该方法对高分辨率遥感影像的人工建设用地识别是可行的。通过分析2009—2013年期间北川新城的建设工地面积及分布的变化情况可以看出,北川新城在2010—2013年期间完工面积占2009—2010年新建工程总面积的98.17%,在北川新城拓展区又新建0.6 km2的工程,施工迅速,为受灾居民提供了良好的居住和生活保障。     

基于DEM-CFD耦合的气吸式排种器仿真研究

为提高大白菜等小粒径精密播种机的机械化水平,设计了一种小粒径气吸式排种器.首先利用JPS-12排种器性能检测试验台对排种器进行测试,得到不同参数组合下的性能指标与最优参数组合.然后使用计算流体力学方法（CFD）,借助FLUENT软件分析了吸种器内部流场的分布,得到了吸种器内部压力分布云图和吸种孔截面云图.最后基于离散元法（DEM）建立大白菜种子颗粒模型,对排种器仿真模型进行简化和网格划分,完成了小粒径气吸式排种器DEM-CFD耦合仿真实验.对比台架与仿真试验结果,得出如下的结论：当排种盘转速为20 r/min,真空度为2.2 kPa时,排种性能最佳.     

OSL测年中CGC法求D_e均值的计算方法之比较分析

光释光测年中等效剂量是计算样品埋藏年龄的一个重要参数,一般通过求多个实验测量值的均值得出。标准生长曲线法是求等效剂量的一种常用且有效的方法,分析讨论了此法计算的等效剂量存在小幅度的系统性的偏大及其原因,提出了改进的方法;展望了CGC法求De均值更优的估计——极大似然估计。     

四平地区近50年来气温变化特征

利用四平地区地面气象观测站1961—2010年气温观测资料,运用线性倾向估计、Mann—Kendal突变检验、小波分析和均值生成函数等分析方法对近50年来温度变化的主要特征进行分析。结果表明,近50年来平均气温呈增加趋势,线性增温率为0．374℃／10a,突变点在1987年;季节温度变化最显著特点为冬季增温最明显,突变出现时间最早,在1975年,其次是春季、秋季和夏季,突变点分别为1987年、1991年和1994年,据季节温度振荡主周期判断,在大的时间尺度上除春季和夏季外,都处于偏暖期,在较小尺度上（2—5年）,除秋季外,都处于偏冷期。     

图像分类中基于核映射的光谱匹配度量方法

针对多光谱遥感数据特点利用SSV匹配技术改进高斯核函数得到新的KSSV函数,然后在由KSSV核函数映射得到的高维空间中利用SAM匹配技术代替基于欧氏距离的相似性度量。如此可以充分挖掘多光谱影像中的波谱特征信息并有效利用,提高模式识别方法应用的有效性。将此方法分别应用于非监督分类(k均值)与监督分类(最小距离、SVM)的试验表明,改进度量的分类方法可显著提高地类间的可区分度并有效降低类内的不一致性,更有效针对多光谱遥感影像中的地物类型,获得较好的精度改进。     

基于马尔可夫随机场的模糊c-均值遥感影像分类

针对模糊c-均值聚类方法对初始值敏感,且在聚类时忽略空间相关信息的不足提出一种基于马尔可夫随机场的模糊c-均值聚类方法,该方法用马尔可夫随机场来描述像元的空间相关性,形成顾及空间相关的模糊c-均值分类方法。初始值依据第一主成分的密度函数确定,既克服对初始值的依赖性,又在聚类的时候考虑空间相关信息。通过实例数据验证,所提出的方法分类精度优于传统的模糊c-均值模型。     

一种各向异性虚拟人脑图像分割模型

虚拟人脑部组织脑的提取已经成为虚拟人脑数据分析的一个重要环节,但由于图像噪声、下层数据等因素的影响,传统方法得不到较好结果．首先利用ＲＧＢ,ＨＳＬ,ＨＳＶ空间信息构造新的信息场,该信息场可以降低下层数据的影响;再利用结构张量信息构造各向异性Ｇｉｂｂｓ场,降低噪声的影响;利用各向异性Ｇｉｂｂｓ场改进的ＦＣＭ模型对图像进行分割,以降低颜色强度不均匀现象导致的误差．实验表明,该方法可以得到较好的分割结果．     

基于均值-标准差的K均值初始聚类中心选取算法

遥感图像分类是遥感图像处理中长期存在的一个难题，针对不同的传感器图像，不同的应用需求，选择合适的分类算法非常重要。在分类中不仅要考虑分类的精度，而且要考虑分类效率。本文研究了K均值算法的初始聚类中心的选择对算法本身聚类精度及效率的影响，提出了一种高效高精度的初始聚类中心选取方案，实验结果表明。利用该算法进行地表分类，效率比ENVI的K-Means（K均值）模块高。     

全新世时期北京-张家口地区与黄土高原地区风成系统的差异

近年来,中国北方的沙尘暴对北京地区的影响越来越受到人们的重视,从地质记录上分析研究北京—张家口地区沙尘暴的粉尘来源对确定重点治理区、改善北京地区的大气环境质量具有积极意义。黄土是地质时期沙尘暴形成的风成沉积物,其粒径分布蕴含了粉尘搬运过程中的大气环境信息,本文利用黄土-古土壤沉积的粒径分布特征,分析了北京—张家口地区和黄土高原地区风成系统的差异,并根据粉尘动力学原理,结合遥感信息揭示的地面风蚀痕迹,探讨了北京—张家口地区黄土粉尘的主要来源,指出北京—张家口地区和黄土高原地区分属不同的风成系统,有不同的粉尘源区和不同的大气动力条件。北京—张家口地区大气动力强度大,粉尘源区近,粉尘主要来自阴山以北的内蒙古苏尼特右旗—二连浩特方向,与浑善达克沙地关系不大,也与黄土高原地区主要粉尘物源区不同