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31.
针对离散粒子群优化算法在进行端元搜索时易陷入局部最优值等缺陷,提出了混沌机制扰动下的离散粒子群优化的端元提取算法(CDPSO-EE)。研究了混沌理论特有的随机性、遍历性以及对初始值敏感性等特点,将混沌理论引入到DPSO端元提取算法的初始化阶段,优化了初始种群质量;将混沌变量附加到粒子自身历史最优位置获得扰动新位置,对比混沌扰动前后粒子所在位置的适应度函数值,选择最优位置为粒子新的位置,让粒子有能力跳出局部最优值。结果表明CDPSO-EE在高光谱影像端元提取方面具有更好的端元提取质量。 相似文献
32.
33.
利用将建筑实体进行高度抽象,提出了建筑点群,以GIS的空间分析理论为依据,通过实体高度、起伏度、空间聚集度三个指标对城市的3维形态进行量化与分析。选取南京市主城区为实验样区,提取该区域的建筑点群,用三个指标对实验样区内3维形态的空间分布格局和时间发展特点进行定量分析与描述。实验结果证明,这三个指标从不同角度分析了建筑实体在区域内的组合方式,能够在一定程度上反映城市3维形态的基本特征,有助于对城市空间分布格局及城市历史演变过程的研究。 相似文献
34.
35.
空间线群目标相似度计算模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以空间线群目标的空间统计特征为基础,对线群目标的空间关系和几何特征进行了描述。利用拓扑关系概念邻域图定义线群之间的拓扑关系相似度,利用方向均值定义线群之间的方向关系相似度以及利用"环形方差"定义线群目标之间的距离相似度。结合线群的长度和平均长度、线群密度及线群曲折度,建立了线群目标相似度计算模型,对线群目标相似度进行了整体度量。实验结果表明,相似度计算结果与地物特征比较一致,符合人们的直观认知。 相似文献
36.
37.
38.
提出了最小体积单体约束的线性光谱解混算法。该算法不需要假设数据中存在纯像元,采用二次规划方法计算降维后的端元矩阵,利用最小二乘方法实现丰度估计和端元提取。实验结果表明,此算法解混的结果整体上优于MVC-NMF算法。 相似文献
39.
基于PROSPECT+SAIL模型的遥感叶面积指数反演 总被引:4,自引:1,他引:4
以PROSPECT+SAIL模型为基础,从物理机理角度反演植被叶面积指数(LAI)。首先,通过FLAASH模型进行大气校正,使得图像像元值表达植被冠层反射率; 然后,根据LOPEX 93数据库和JHU光谱数据库选择植物生化参数和光谱数据,以PROSPECT模型模拟出的植物叶片反射率和透射率作为SAIL模型的输入参数,得到植被冠层反射率,将结果与遥感影像的植被冠层反射率对应,回归出植被LAI; 最后,以地面实测数据对遥感反演数据进行验证,并分析了误差的可能来源。 相似文献
40.
提出了一种基于H/α/A和粒子群优化(PSO)算法的全极化SAR数据非监督分类方法。该方法利用H/α/A对全极化SAR数据进行基于散射机理的初分类,计算各类别的聚类中心,并利用计算结果对PSO算法进行初始化,然后采用PSO对极化SAR数据进行迭代分类。在运算过程中,引入了基于最大似然准则的复Wishart距离,以提高分类器的性能。实验结果验证了该算法的有效性,所提出算法的分类结果优于传统的Wishart-H/α/A分类方法。 相似文献