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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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基于GIS的区域经济统计分析系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
随着经济的发展,区域间经济相互作用和影响的关系越来越密切,忽略空间相互作用的传统区域经济分析手段和方法开始显现出一些明显的不足。而GIS在处理和分析区域地理数据上具有强大的空间分析能力,为此我们引入GIS工具对区域经济进行分析,相较于传统的分析手法有了很大改善。本文以江西省区域经济数据为例,设计了一个基于GIS的区域经济统计分析系统,并利用Arcob-jects二次开发控件结合VB可视化编程语言,实现了大部分区域经济统计分析功能,最后并将结果进行网络发布。研究结果表明将GIS引入到区域经济统计分析中,更能正确、有效的揭示区域经济发展在空间上的联系,为区域经济研究决策提供服务。 相似文献
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矿集区预测中的探索式空间分析方法及应用——以中亚铜矿集区预测为例 总被引:1,自引:0,他引:1
随着地理信息科学和计算机技术的发展,计算环境下矿集区预测方法的研究热潮也初现端倪.依据矿集区所包含的理论内涵(矿床密集区、潜力密集区的聚集内涵),提出了应用探索式空间分析法进行矿集区预测的设想,并以北至科克舍套,南至帕米尔高原,西至乌拉尔山,东至新疆边境的中亚区域为研究区,利用探索式空间分析方法从含矿潜力的确定及其空间分布模式的探索入手,对研究区铜矿集区进行了预测,初步圈定了乌拉尔、矿区阿尔泰、北滨巴尔喀什、斋桑、塔尔巴合台等17处铜矿集区.研究成果除包含了研究区已知矿集区外,还有7处新区,反映了探索式空间分析法在矿集区预测中的应用潜力. 相似文献
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