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1.
利用高光谱数据进行植被生化成分反演方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
高光谱数据包含着丰富光谱信息,能够定量地分析物质成分[1]。由高光谱数据,可以运用多元逐步线性回归方法反演植被生化组分含量,从而达到监测植被生长状况的目的[2]。本文具体介绍了多元逐步线性回归方法,及其在氮、木质素和纤维素含量估算中的应用。 相似文献
2.
将现代人工神经网络方法应用于地质学的判别分析,通过实例计算表明,无论是对于两组判别分析还是多组判别分析,人工神经网络方法都是切实可行的。 相似文献
3.
长江口及济州岛附近海域变性水团的初步分析 总被引:4,自引:0,他引:4
所谓水团分析,主要是指划分水团的边界,确定水团的基本特征以及分析研究水团的消长变化规律。本文研究的海区大多属于浅海区域。浅海水团易受海洋外部因素的影响,变性显著,因此,浅海水团的分析实际就是水团的变性分析。所谓水团的变性,主要是指水团特征的示性水平从高向低的过渡,并逐渐丧失其示性特征的这一过程。 相似文献
4.
南海北部海区水团的判别分析 总被引:1,自引:0,他引:1
将判别分析应用于南海北部海区的水团分析。划分为八个水团:沿岸冲淡水团(F),近岸混合水团(M),暖表层水团(WS),表层水团(S),表—次层混合水团(SU),次层水团(U),次—中层混合水团(UI)和中层水团(I)。给出了各水团在四季代表月的Bayes多组判别的系数和参数。用资料检验判别的成效.冬季和春季可达95.90%以上,夏季为94.80%,秋季是全年最低值,为92.72%。讨论了造成错判的原因,并与Fisher判别作了比较。当测值维数较低时,建议选用Bayes判别。对八个水团以及各水团两两之间差异的显著性进行了检验,证实在每个季节中各水团之间的差异,都在高度置信水平(α=0.01)上具有显著性。因而,划分为八个水团是有实际意义的,其判别式的系数和参数,可用于实际的判别和预报。 相似文献
5.
岩石边坡系统是一典型灰色系统,其变形发展过程可以用灰色预测模型完成。尽管传统GM(1,1)模型预测有很多成功的实例,但是也存在一些预测偏差过大的情况,必须对其进行优化。逐步迭代法GM(1,1)模型不仅收敛速度快,而且与原始数据库序列的凹凸性保护一致。利用自编的计算程序对马步坎边坡预测测点G1沉降和开裂进行预测分析,结果表明逐步迭代法GM(1,1)优化模型计算精度较传统GM(1,1)模型和背景构造法GM(1,1)优化模型高,较好地反映了岩石边坡的变形趋势。 相似文献
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