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高光谱遥感技术在地质领域中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,高光谱应用技术在地质领域得到了深入的应用与发展,不仅深化了地质学的基础研究,也推动着遥感地质填图从岩
性填图向矿物填图的飞跃,推进了高光谱遥感技术在成矿预测、地质成生环境成因信息探测、植被地化信息与理化信息提取以及矿
山环境调查等应用的不断深入。本文围绕高光谱技术的特点,并结合作者近年来的工作实践,论述了高光谱技术在上述领域的实际
应用情况与应用效果。 相似文献
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多分类器组合问题一直是模式识别和机器学习领域的研究重点。由于各分类器的分类结果有着互补信息,因而一般来说,组合分类方法总有着较单个分类器精度更高的分类结果。将组合分类方法引入到高光谱影像的分类过程中,并针对该类影像的特点,提出了混合组合策略。实验表明,将组合分类器用于高光谱影像的分类,可以得到较为理想的分类结果。 相似文献
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高光谱影像数据预处理是构建高效的影像数据库以及实现地理目标成分信息反演与地理目标识别的基础。本文从反射率演算、光谱微分技术以及高光谱影像数据的降维处理等三个方面对高光谱影像数据预处理进行了研究。实现了基于高光谱影像的反射率反演算法,针对高光谱遥感数据影像分辨率比较低的现状,提出了直方图均衡化、色调平衡、对比度调整等影像处理算法,并给出了实验结果。 相似文献
444.
基于决策树的高光谱数据特征选择及其对分类结果的影响分析 总被引:2,自引:0,他引:2
本文利用OM IS高光谱数据,研究了决策树算法(Decision Tree,DT)特征选择的特点以及特征选择对决策树分类结果的影响。设计了三种特征选择方法:SEP,MDLM和RELIEF,将它们与DT特征选择的结果以及特征选择后的分类精度(考虑了三种分类器:最大似然法、后向传播神经网络、最邻近法)进行对比,并分析了这三种特征选择方法对决策树结构和分类精度的影响。结果显示,DT是一种比较好的特征选择方法;经过特征选择后再生成的决策树比直接生成的决策树,用到更少的特征(平均减少了43.36%)、有更多的节点(平均增加了18.61%)和更高的分类精度(平均提高了0.35%),当样本数量少时,分类精度的提高幅度最大,而树的大小却基本没有增加。 相似文献
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总结回顾了集合敏感性分析(ESA)在诊断中纬度高影响天气预报不确定性中的应用。作为一个简单高效且不需要大量计算资源的方法,集合敏感性分析主要被应用在中纬度气旋、台风或飓风的温带转换,以及在强对流过程中诊断预报误差和不确定性的来源。集合敏感性方法极有灵活性,可以根据实际需要改变不同的预报变量和初始场。在对2010年美国东岸圣诞节暴风雪的分析中,集合敏感性分析通过三种形式来诊断了预报不确定性的初值敏感性,即基于EOF分析的敏感性、预报差别的敏感性,以及基于短期预报误差的向前积分敏感性回归。三种方法证实气旋路径的不确定性主要和位于美国南部大平原的短波槽初始误差相关。此外,气旋强度的不确定性还和产生于北太平洋向下游延伸的罗斯贝波列相关。集合敏感性分析方法对于分析中纬度气旋的不确定性、诊断初值敏感性、分析误差发展机制都非常有效。集合敏感性分析也被应用于分析台风/飓风的温带气旋转换过程的不确定性。在对2019年美国首个主要登陆台风Dorian的分析中发现,加拿大CMC的集合预报主要不确定性来自于强度的不确定性,而这个不确定性与初始时刻的大尺度环流型有关,较连贯的信号可以追溯至东北太平洋的前倾槽。而NCEP和ECMWF的不确定性主要在于气旋位置的东北—西南向移动,而敏感性主要和飓风系统本身(即其北部低压区和中纬度槽)的锁相有关。分析结果进一步验证了集合敏感性分析对诊断模式之间的不一致性,以及模式成员之间不一致性的不确定性来源和发展过程的可靠性。集合敏感性分析方法综合了集合预报、资料同化和敏感性分析,因此对于资料同化技术改进、诊断模式误差(或者缺陷)、附加(目标)观测最优策略,以及评估观测对预报的影响等都有重要意义。同时可以更有效地利用集合预报信息,帮助预报员提高情景意识,最终减少高影响天气预报中的决策失误。 相似文献
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所研制的高钾系列复混喷施肥其成份以KNO3为主,含微量营养元素,应用试验表明,该喷施肥具有成本低,肥效高,经济效益显著的特点,具有推广应用价值。 相似文献
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