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综合信息矿产预测方法的计算机化涉及到大量的大容量不规则图形、图像和具有模糊性与不完备性的信息的处理,本文讨论了用计算机技术实现综合信息矿产预测的方法途径,并提出了初步的总体设想,部分或全部解决了这些问题. 相似文献
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金属矿体在地下空间的变化性非常大,难以直接观测,对其精细的三维形态表征和刻画一直是科学计算可视化和空间(地质)统计学的研究热点和难点之一。三维空间的复杂性使得克立格储量估算具有极大的不确定性和经验性,利用三维可视化能够直观地反映变异性分析及储量估算结果,提高估算准确性与合理性。针对各向异性套合与储量估算,提出基于三维克立格方法的可视化储量估算:首先利用三维CAD技术构建算法底层对象;然后采用可视化方式改进变异性分析,并提出基于Hamilton四元数法的各向异性套合改进算法;最后采用克立格法估计储量,并依据可视化结果对某些误差较大的决策方案进行修改,提高克立格计算的准确性和客观性。使用克立格可视化储量估算方法对新疆阿舍勒铜矿床和西藏甲玛铜矿床进行储量估算实验。实验结果表明,变异性计算结果符合实际勘探情况,储量估算误差为5%~10%,储量估算结果可信,克立格可视化储量估算方法有效。 相似文献
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为解决与光学遥感图像不同的合成孔径雷达(SAR)图像中存在大量混合像元的问题,本文提出了一种基于拉格朗日分解算法的SAR图像混合像元分解的方法,结合相关内容中具体定理的证明,文中给出拉格朗日分解算法用于SAR图像混合像元分解的系统的求解方法.用人工模拟SAR图像和ENVISAT SAR图像进行实验,结果表明拉格朗日分解算法的混合像元分解结果明显优于非约束类神经网络(文中实验以BP神经网络为例)的分解结果. 相似文献
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高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重.为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度).然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求.为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM).通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果. 相似文献
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基于区间值模糊C-均值算法的土地覆盖分类 总被引:1,自引:0,他引:1
用区间值数据描述聚类原型特征更符合遥感数据的模糊性特点,即传感器获取的地物反射光谱的不确定性和不均匀性在影像上的反映.本文以遥感影像数据为基础构建了区间值数据模型,并提出一种区间最大相异度量方法,进而进行基于区间值数据的模糊C-均值聚类.利用珠三角地区SPOT5卫星和青海玉树附近的TM影像数据进行基于区间值模糊C-均值算法的土地覆盖分类实验.结果表明区间值数据的模糊C-均值算法兼顾了模糊聚类的泛函特性和地物反射光谱的条带特点,从而可以明显改善聚类效果,尤其可以降低"同物异谱"现象对聚类结果的不利影响,而区间最大相异度量可实现基于多波段遥感影像构建的区间向量的最大可分离度,有效抑制类间光谱混叠造成的错分现象,进一步改善聚类效果,最终结果明显优于传统的模糊C-均值聚类方法. 相似文献