可视化交互空间数据挖掘技术的探讨

随着地理信息获取技术飞速发展,使得当前存储在空间数据库中的空间数据的深度和广度得到了前所未有的发展,传统的空间统计方法和空间分析方法已经难以有效而迅速地处理和分析它们,如何有效而及时地分析和处理空间数据变得越来越迫切。空间数据挖掘作为上个世纪90年代逐步发展起来的新兴技术,逐渐在研究和实践中显示出它的优势。与此同时,地理可视化技术也逐步走向成熟,二者的结合催生出新型空间数据分析技术———可视化交互空间数据挖掘。本文就该技术的相关问题进行了一些研究探讨。     

星载微波SSM/Ⅰ遥感在中国东北华北农田的辐射特征分析

本文研究了星载微波ＳＳＭ／Ⅰ１９９６年在中国东北华北平原农田上７个通道辐射亮度温度（ＴＢ）的遥感数据,提出用几个通道ＴＢ组合的散射指数和极化指数来分析中国平原地区农田的微波辐射特征,及其随生长季节的时间性变化。星载ＳＳＭ／Ⅰ数据可以监视农作物的生长和平原地区地面湿度的变化。本文还给出了大气和农作物地表矢量辐射传输的数值模拟结果。     

应用NOAA/AVHRR数据测算局地水稻种植面积方法研究

本文采用在模糊监督分类中增加迭代过程的方法－－模糊监督分类一迭代法,在分解混合像元的基础上,利用ＡＶＨＲＲ数据求算水稻种植面积。根据稻田与旱地存在温度差异的特点,在分析ＡＶＨＲＲ数据统计特征的基础上,增加了第３和４两通道参加模糊监督分类,从而增加了分类橡元值矢量维数,增强了对水稻的鉴别能力。反采用的迭代法是收敛具有效的,经本方法输出的水稻种植面积百分含量图与实际水稻分布十分吻合,测算出的面积值与Ｔ     

纹理模型法用于影像纹理分类

在分析分形维和马尔可夫随机场两种主要纹理模型法的基础上,提出了先用马尔可夫随机场方法进行纹理分类,再用分形维方法对那些具有相同马尔可夫随机场模型及参数值相近的纹理影像进行分类的方法。     

AUTOCAD作为ARC／INFO前期主要采编工作可行性探讨

本文阐述了利用ＡＵＴＯＣＡＤ图形软件和ＡＲＣ／ＩＮＦＯ软件的功能,使城市大比例尺地形图测绘与ＧＩＳ空间数据库的建立溶为一体。对提高成图质量,缩短成图周期,具有非常重要的意义。     

生成式对抗网络的高光谱遥感图像分类方法研究

针对基于深度学习的分类模型在训练样本较少时所遭受的潜在过拟合问题,提出一种具备过拟合抑制的生成式对抗网络分类算法,并应用于高光谱图像分类.该算法在每次迭代时,首先,依据训练样本的标签信息使判别器网络拟合训练样本的数据分布;然后对训练样本的高维特征进行均值最小化,该过程会重新更新判别器网络参数,减小参数的值和方差,以抑制...     

浅水湖泊水生植被遥感监测研究进展

在浅水湖泊中,水生植物具有净化水质、抑制藻类、提供鱼类食物和栖息环境等生态功能,同时,其过度扩张也会加速湖泊淤浅和沼泽化、引起湖泊二次污染等环境负效应.实时动态地掌握湖泊水生植被类群和种群的空间分布及其面积、生物量等指标信息,对湖泊生态修复和评估、水生植被恢复和管理等具有重要现实意义.遥感技术的大面积、实时、动态等特点...