基于二分K均值聚类算法的数字档案优化

精细化预报服务和气象能源开发等需要时间序列长、空间和时间分辨率更高的气象资料,对逐小时资料的需求尤为突出。现存历史气象资料进行数字化扫描之后存在污点、褪色、模糊、字迹洇透等问题,不符合档案归档和服务的要求、同时也造成对图像进行数值提取的难度大大增加,提取结果的准确性也难以保证。本文提出一种基于K均值的图像优化算法,能够快速识别和区分图像背景和数据记录曲线,过滤图像中的噪点,统一数据记录曲线的颜色和粗细。经过优化之后的图像对比度和清晰度明显增加,体积明显缩小,实际应用中发现,经过优化之后的图像节约了存储资源和成本,同时清晰度有明显地提高,结果表明基于K均值的优化方法明显提高了气象数字化档案的质量和应用效果。     

基于KICA的多时相遥感图像变化检测

针对PCA变化检测方法的精度较低和ICA方法的线性局限性问题,提出了基于核独立成分分析(KICA)的多时相遥感图像变化检测方法。首先,将每一时相的图像转化为列向量,并把这些列向量组成矩阵;然后,通过核函数将矩阵映射到高维特征空间中,再在该空间中利用ICA方法分离出相互独立的图像分量;接着通过FCM算法分割表征变化信息的图像分量,并采用区域生长算法获得完整的变化信息;最后,分别利用本文方法与差值法、PCA方法和ICA方法对多时相遥感图像进行变化检测,并对检测结果进行定性分析和定量比较。结果表明,该方法能更好地分离出多时相遥感图像的变化信息,具有更高检测精度。     

基于均值反差滤波的红外小目标检测算法

在已有背景预测算法的基础上,提出了一种基于均值反差法作为不相似度量对图像进行滤波,在增强小目标的同时抑制了复杂背景,并通过自适应的背景预测算法,实现了对小目标的快速检测。实验结果表明,该算法对小目标适应性强,能大幅度地提高目标/背景的信噪比,从而快速而准确地检测出小目标的位置。     

热带季节内振荡与北大西洋涛动年际变化的关系

运用K均值聚类法将冬季北大西洋及欧洲地区的天气流型分为4种不同的流型。研究了不同阶段8种不同位相的热带季节内振荡（MJO）与这4种流型的年际变化的关系。通过一系列的对比试验发现,K均值聚类法划分得到的不同位相的北大西洋涛动（NAO）的天数能很好地反映NAO指数;无论是在1978～1990年（简称为P1阶段）还是在1991～2010年（简称为P2阶段）,MJO第3（6）位相影响NAO正（负）位相;但在P1阶段存在NAO的位相转换,当MJO处于第1位相时,NAO由弱的负位相转换为正位相,当MJO处于第6位相时, NAO由正位相转换为负位相;而在P2阶段NAO并没有明显的位相转换,当MJO处于第1位相时,NAO由偶极子结构转换为波列结构。     

改进的区间二型模糊聚类遥感影像变化检测

遥感影像的复杂模糊性问题会干扰影像变化检测的结果,可引入区间二型模糊C均值聚类算法解决此问题,但算法参数的随机性导致检测结果不稳定。本文首先利用局部最优解优化萤火虫算法中的候选解,引入可变步长因子,以此自适应寻优区间二型模糊C均值聚类算法的模糊因子;然后结合寻优得到的模糊因子进行区间二型模糊C均值聚类,迭代更新隶属区间提取变化信息;最后通过基于复合梯形法则的加权Karnik-mendel算法降型和解模糊优化聚类中心,依据最大隶属度原则判断变化类型。通过试验验证,本文方法得到更优模糊因子和更精确的聚类中心,具有更好的稳健性,变化检测精度得到提高,检测得到的变化区域更加精细。     

支持向量机在地球化学勘查中的应用

将K均值聚类和v -SVM结合, 推出一种改进的分类方法。该方法根据指标的相关性, 构建了具有强分辨能力的分类模型, 并将模型应用于内蒙某地勘查地球化学研究, 查明了所研究元素之间的相似性, 建立了v - SVM分类机, 实现了组合异常的圈定。     

基于均值平移与模拟泛洪的图像分割算法

针对图像处理的特点,综合考虑执行速度与健壮性要求,提出了一种顺序搜索LUV空间候选点的均值平移实现方法.为了克服传统的基于特征空间分析的图像分割方法对像素点空间关系考虑不够充分的缺陷,借鉴Vincent & Soille沉浸模拟分水岭算法思想,构造了一种与均值平移方法相适应的新的模拟泛洪方法执行图像分割.新方法比较符合人的主观感知,且易于容纳更多的特征以满足特定的图像分割需求.对实验用彩色图像的分割结果表明了该方法的有效性.     

曲边多边形中轴提取的新方法

针对现有多边形中轴提取方法在处理复杂图形和特殊图形上有较大困难的不足以及中轴连通性和位置准确性难以保证等问题,提出了一种曲边多边形中轴提取的新方法。首先在简单多边形的基础上进行拓展,提出曲边多边形的概念,并相应地定义了曲边多边形的中轴,然后在栅格距离变换的基础上引申出最近边缘点集距离均值变换,最后结合曲边多边形中轴点的特征和距离变换的原理制定出高效中轴点判定规则,利用种子点生长判别法提取曲边多边形的中轴,并给出具体实现步骤和流程。通过多组不同类型多边形及道路网与河网的实例验证,新方法不仅能适用于各类多边形,且能较好地抑制图形边界噪声的干扰,提取出具有良好的光滑性、准确性和连通性的多边形中轴,弥补了传统方法的不足。     

灾害事件对旅游地意象影响的研究——以九寨沟风景区为例

旅游目的地意象一经形成并非一成不变,会随着时间的推移以及因受到各种因素的影响而发生改变。5.12地震这一重大突发事件对四川九寨沟风景区旅游者感知意象的影响如何?对比分析2008年5月(汶川地震前)和2009年5月的旅游者感知意象,发现认知意象虽略有下降,但由于地震对九寨沟风景区没有造成实质破坏,而且已经经过了一年的恢复,变化不是很明显;但受情感意象的影响,旅游者的忠诚度有明显提升;另外,旅游者对九寨沟风景区旅游安全、社会治安的认知有明显下降。结构方程均值模型的运用解决了传统研究方法不能直接进行潜在结构变量之间比较的问题,开拓了旅游目的地意象感知研究方法的新视角,同时也深化了结构方程模型在旅游研究中的应用。     

模糊C均值聚类法在新疆年降水气候分区中的应用

利用新疆98个气象站1960-2011年的年降水量资料,采用模糊C均值聚类法,对新疆年降水量进行分区研究;同时利用线性趋势、累积距平、M-K检验、t检验相结合的方法,对新疆年降水量在不同区域上的变化趋势以及突变时间等进行了对比诊断分析,得到了新疆地区年降水量分布的空间特征。结果表明：（1）新疆年降水的分布大致可分为7个区域;（2）根据模糊C均值方法所分区域能够体现出由于地形差异导致的降水分布不均匀的特点,这一结果与其他研究干旱区降水分布差异产生的原因相同。分区结果合理,说明该聚类方法适用于区域气候区划;（3）新疆大部分区域的降水量在20世纪80年代中后期以前偏少,低于多年平均值,自80年代中后期以后才开始偏多;不同区域的降水量依次从70年代初、80年代中后期、90年代初开始增加;整个南疆盆地、阿勒泰地区、准噶尔盆地降水的突变时间较为接近;（4）新疆降水量整体异常表现为降水一致多（或少）、北多南少、西多东少。