基于Argo温度异常剖面的海洋涡旋无监督分类方法研究

本文利用涡旋内温度异常剖面对黑潮延伸体区域的涡旋进行分类与分析.基于卫星高度计识别的涡旋数据和与涡旋时空匹配的Argo浮标温度异常剖面数据,本文提出了一种优化的高斯混合模型无监督聚类方法实现涡旋内Argo浮标温度异常剖面的自动聚类,进而实现与剖面时空匹配涡旋的自动分类.实验结果表明,相同类型的A rgo温度异常剖面呈现...     

基于地震资料有效信息约束的深度网络无监督噪声压制方法

地震资料处理是地震勘探中的关键环节,由于地下构造和地表条件的复杂性,地震资料的处理需要经过一系列复杂流程,从而形成多种不同类型的地震数据。不同种类的地震数据具有不同的数据特征,充分利用和发掘其中的数据特征,不仅可以充分发挥处理方法的技术潜力,消除各类非地质因素对地震资料处理质量的影响,同时可以增强地震资料处理的可靠性,改善地震资料的资料信噪比及分辨率,在复杂油气藏勘探开发中具有非常重要的基础作用。叠前地震成像道集（CRP）中的有效信号同相轴近似水平,叠后地震成像数据因为地层沉积的规律性,有效信号相比于随机噪声、成像画弧噪声等干扰具有规律、简单等特点。具体表现为CRP道集及叠后地震资料有效信号具有多尺度自相似性的特征,其高维Fourier （FK或FKK）域主要能量集中在低频、低波数区域。针对上述地震数据的特点,提出一种基于先验信息约束的深度网络地震资料无监督噪声压制方法。受到深度图像先验（DIP）的启发,神经网络的结构可以视为一种特殊的隐式先验信息,合理设计网络结构可以使得网络具有多尺度自相似性特征的提取能力。由于叠前地震成像道集数据和叠后地震成像数据有效信号的多尺度自相似性,而噪声不具备这一特性,因此,特定结构的网络可以从原始数据提取出有效信号,从而达到噪声压制的目的。叠前成像道集和叠后成像的实际数据随机噪声压制试验结果表明,本文方法具有良好的保真性与鲁棒性。此外,由于本文方法具有强大的特征提取能力,因此,对常规方法不易压制的弧状成像噪声也有良好的效果。     

遥感影像智能解译:从监督学习到自监督学习

遥感影像精准解译是遥感应用落地的核心和关键技术.近年来,以深度学习为代表的监督学习方法凭借其强大的特征学习能力,在遥感影像智能解译领域较传统方法取得了突破性进展.这一方法的成功严重依赖于大规模、高质量的标注数据,而遥感影像解译对象独特的时空异质性特点使得构建一个完备的人工标注数据库成本极高,这一矛盾严重制约了以监督学习...     

用NOAA/AVHRR数据估算上海地区水稻种植面积

应用模糊监督分类方法对NOAA/AVHRR数据进行象元分解,并估算了上海市10个郊县1992年和1993年两年的水稻种植面积,估算的结果与统计数据比较后表明,全市总的估算精度（采用面积比精度）分别为92.0%和95.4%。     

基于PCA+RBF的多光谱卫星遥感影像分类

多光谱卫星遥感影像具有波段多,信息量大的特点,传统的分类方法难以达到比较高的精度.这里首先采用主成份分析对多波段遥感图像进行降维,再采用训练后的RBF(radial basis function)神经网络做图像的监督分类.通过对ETM 的遥感数据进行实验,结果表明,这种分类方法的分类精度,明显优于最大似然法、最小距离法等传统的分类方法.同时,与基于像元的RBF神经网络法相比,也有一定的优势.     

基于ETM+影像的扎龙湿地遥感分类研究

通过对扎龙湿地Landsat7 ETM 影像进行计算机自动分类的实验研究，探讨了提高湿地遥感分类精度的方法与途径。实验所采用的首先对遥感影像进行非监督分类，再利用非监督分类生成的分类模板加以修改补充后进行监督分类的方法，经过误差矩阵的精度评价，可以获得研究区湿地遥感分类较高的分类精度。利用上述分类方法对3种ETM 不同波段组合的影像进行具体的遥感分类比较研究发现，选择ETM 7、5、3影像进行分类有助于提高扎龙湿地遥感分类的精度。为了提高湿地遥感分类的精度，还必须运用人机互译判读方法。     

一种高空间分辨率遥感数据最优分割结果自动化确定方法

基于非监督评价方法框架,采取"粗估计+精确定"的融合策略,提出了一种高空间分辨率遥感数据最优分割结果确定方法.实验结果证明,该方法具有较好的适用性和有效性.与现有非监督评价方法相比,所提出方法的影像最优分割结果更加精确,同时,该方法整个操作过程不需要人工干预,实现了影像最优分割结果确定的完全自动化.     

会计集中核算中存在的问题及建议

为了进一步推进会计管理体制改革，规范会计工作秩序，适应财政支出管理改革的需要，全国各地纷纷建立了会计核算中心。会计核算中心是以统一核算为手段、集中资金为基础、加强财政资金收支管理为目标的一种财政管理模式，它的建立对提高财政理财能力和会计工作效率，规范会计行为，加强会计监督和廉政建设都有十分重要的意义。     

机载X波段极化干涉SAR数据非监督分类方法研究

针对经典极化分类算法在处理机载X波段SAR数据时将过多地物分为体散射类型,并且容易受噪声影响,分类结果存在大量误分现象的问题,通过对机载X波段SAR数据非监督分类方法的研究,提出将极化干涉信息用于机载X波段极化干涉SAR数据的分类。通过运用极化干涉数据进行目标分解得到参数A1和A2对数据进行初始分类,然后结合改进的Wishart最大似然分类算法来进行地物的自适应分类。实验结果表明,该方法能有效避免平地效应的影响,抗噪性好,能正确区分三种典型散射类型,分类效果明显优于极化分类效果。     

一种基于支撑向量机的遥感影像不完全监督分类新方法

不完全监督分类是研究在只有目标类训练样本的情况下如何准确地将目标类从数据集中提取出来。在许多遥感应用问题中,往往只需要从遥感影像中提取某一类地物。如果分类过程中只要选取目标类训练样本,将节省在训练样本选取过程中的大量人力物力。因此不完全监督分类是一个值得研究的遥感分类问题。提出了一种基于加权无标识样本支撑向量机(WUS-SVM),并在其基础发展出一种不完全监督分类方法。该方法分3个步骤:(1)在影像中随机选取一定量的无标识样本,将它们作为具有不同权重的非目标类训练样本;(2)用目标类的训练样本和加权无标识训练样本一起训练WUS-SVM,得到初步的分类器;(3)利用初步的分类器确定无标识样本的类别,并与原目标类训练样本一起再次训练SVM得到最终的分类器。通过对模拟数据和遥感影像的分类试验初步证明了该分类方法的有效性。