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基于支持向量机的遥感大雾判识 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于支持向量机的卫星遥感数据大雾判识方法:首先通过对风云1D卫星大雾区域的各通道辐射值出现频次进行概率统计,利用其阈值来粗判识大雾;然后在粗判识的基础上通过支持向量机的方法进行大雾细判识;最后利用腐蚀和膨胀的图像处理技术对判识后的图像进行优化处理。在对我国2006年9-12月的65条监测到大雾的风云1D轨道的探测数据进行分析之后,发现大雾判识结果与专家标记吻合。检验结果表明,利用1、2、4、6、7、10通道组合进行粗判识的结果最好,5交叉正确率为89.9849%,TS评分为74.04%。利用上述方法对个例的分析检验表明,基于支持向量机的遥感大雾判识方法是切实可行的。 相似文献
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传统遥感影像变化检测方法依赖人工构建特征,算法设计复杂且精度不高;而将2幅不同时相影像叠加后输入神经网络的遥感影像变化检测方法会造成不同时相的特征相互影响,难以保持原始影像的高维特征,且模型鲁棒性较差。因此,本文提出一种基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法,以经典DeepLabv3+网络的编解码结构为基础对网络进行改进:(1)在编码阶段利用共享权值的孪生网络提取特征,通过2个输入端分别接收2幅遥感影像,以保留不同时相影像的高维特征;(2)在特征融合中用密集空洞空间金字塔池化模型代替空洞空间金字塔池化模型,通过密集连接的方式结合每个空洞卷积的输出,以提高对不同尺度目标分割的精度;(3)在解码阶段中针对不同层级特征图信息差异较大,难以融合的问题,引入基于注意力机制的特征对齐模型,引导不同层级的特征对齐并强化学习重要特征,以提升模型的鲁棒性。应用开源数据集CDD验证本文方法的有效性,并与UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+和N-Siam-DeepLabv3+网络对比试验。试验结果表明,本文方法在精确率、召回率、F1值和总体精度上达到8... 相似文献
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某些矿物中同心层状鲕(豆)粒的自组织成因 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先综述了矿物中同心层状鲕(豆)粒的基本特征,接着提出该鲕状结构的二阶段成因模式(早期胶团从沉积物中的快速形成和晚期胶团在自催化反馈机制的作用下的有序化)。最后,用自组织(耗散结掏) 理论和动力学分析方法揭示出如下结论:①自催化反馈机理是胶团中杂质元素的催化结晶;②胶团在有序化过程中能形成时-空有序的自组织结构即鲕粒同心层;③胶团中凝胶浓度和杂质元素浓度在相空间内为一极限环,定态胶团失稳后将沿着极限环闭轨演化并最终形成同心层状矿物鲕粒。寻找有序结构和自反馈机制是研究自组织结构的有效方法 相似文献
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新疆布尔克斯岱金矿床的构造成矿机理 总被引:7,自引:0,他引:7
文章对布尔克斯岱金矿床构造成矿进行较详细地分析,在此基础上结合地洼理论提出了布尔克斯岱金矿床的构造成矿模式:原始矿源层→矿源层→构造破碎蚀变带成矿。 相似文献