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基于数字地球的全球变化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
该文论述了全球变化研究和数字地球的特点及其内涵,重点分析了“数字地球”技术体系在全球变化研究过程的应用前景。在数字地球技术体系支持下,充分利用全球空间信息基础设施、3S技术、网络技术和虚拟现实等技术,不仅为全球变化研究提供强有力的理论和技术支撑框架,而且将极大地促进全球变化学科的飞速发展。 相似文献
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基于SVM的多源信息复合的高空间分辨率遥感数据分类研究 总被引:47,自引:1,他引:47
遥感图像尤其是高空间分辨率(1—4m)遥感图像在土地利用和土地覆盖变化方面有着广阔的应用前景,传统高空间分辨率遥感图像信息提取方法存在精度和分类效率低的不足。本文提出的基于SVM的分类方法,复合光谱、纹理和结构信息等多源数据信息,对IKONOS高空间分辨率图像进行分类,并与最大似然法和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明,多源数据复合的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法,能够有效解决单源数据信息图像分类效果破碎的问题;总精度达到68.38%,Kappa达到0.5993;对高维输入向量具有高的推广能力;比单源信息的SVM和最大似然方法图像分类精度更高,适合高空间分辨率遥感图像分类。 相似文献
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GIS支持下滑坡灾害空间预测方法研究 总被引:11,自引:0,他引:11
滑坡预测在防灾减灾工作中具有重要意义,它包括空间、时间预测两个方面。基于统计模型进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向,但是预测结果往往依赖样本数量和空间分布等。本文以马来西亚金马伦高原为研究区,选择高程、坡度、坡向、地表曲率、构造、土地覆盖、地貌类型、道路和排水系统作为评价因子,探讨运用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)获取与管理滑坡灾害信息,以及热带雨林地区湿热环境下滑坡空间预测的方法。支持向量机(SVM)和逻辑(Logistic)回归模型分别应用于滑坡空间预测,结果显示平均预测精度分别为95.9%和86.2%,SVM法具有较高的描述精度,值得推荐;同时,基于SVM模型的滑坡空间预测受样本影响较小,预测结果相对比较稳定,这对于滑坡灾害区域评价与预测的快速实现具有实际意义。 相似文献
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通过人工田间诱发不同等级条锈病,在不同生育期测定冬小麦感染条锈病严重度和冠层光谱,采用偏最小二乘(PLS)方法建立了冠层光谱和条锈病严重度的回归模型。结果显示: PLS反演冬小麦条锈病严重度的效果很好,与文献[4]中提出的利用高光谱指数进行反演的结果相比,精度更高; 通过对PLS回归系数的分析,发现叶绿素吸收谷两边(505~550 nm,640~670 nm,680~700 nm)的一阶微分光谱可用于诊断冬小麦条锈病病情,条锈病病害冬小麦在叶绿素吸收谷两边的一阶微分光谱的绝对值会比健康冬小麦的更大。 相似文献
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在对比几种典型的地形简化算法的基础上,探索建立一种基于数据分块且适合海量三维地形的局部自适应最优化简化模型(LSOSTM模型).该简化模型以四又数模型为基础,针对海量地形进行分层分块组织,构造地形四叉树;根据视点以及局部地形粗糙程度动态地改变地形四叉树节点的分裂或合并状态,实时调整不同地形四叉树节点的显示层次;利用"包围盒"法来判断地形四叉树节点是否需要被绘制;使用广度优先遍历方法解决不同分辨率地形四叉树节点拼接造成的裂缝问题.基于LSOSTM模型构建一个演示系统,实现海量地形数据流畅漫游. 相似文献
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