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高空间分辨率遥感影像(特别是城区场景)常表现出高的光谱异质性、地物细节丰富且地物拓扑关系复杂等特点,这对影像分类产生较大干扰,导致分类精度不高。针对以上情况提出一种新的非监督多相位水平集分类方法:该方法以基于区域竞争思想及Bayes准则的多相位水平集分类框架作为高分辨率遥感影像分类的基础,通过采用Parzen窗非参数密度估计方法来改善复杂场景下样本概率密度估计的准确性,从而增加分类模型的抗干扰能力;此外,为提高多水平集模型演化效率,在模型求解中提出一种简单而有效的水平集函数重初始化方案。通过与前人工作的试验对比及分析,验证了提出的模型在复杂场景及存在上述干扰的情况下表现出好的分类效果。 相似文献
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面向对象的LiDAR数据多特征融合分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单源遥感数据分类精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的面向对象分类方法.该方法利用LiDAR点云数据的高程信息,并融合地物粗糙度特征,以及航空影像的地物光谱、形状和上下文信息等多种特征,再基于SVM分类器构建面向对象的分类方法,以提高城区环境下遥感数据分类的可靠性.试验表明,该方法可有效地提高城区地物的分类精度,且分类结果更符合人的视觉认知规律. 相似文献
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表达和利用目标空间下文及语义信息是高空间分辨率图像分类的一项关键技术。而条件随机场(CRFs)在空间上下文建模以及分类预测方面有其独特优势。但是基于单尺度分析的CRFs模型存在“不能描述大尺度的空间上下文信息”的问题。因此,针对高分辨率图像分类问题,本文提出了一种两级空间上下文特征分析的CRFs模型。该模型描述如下:先对图像进行分层及逐层特征提取,并进行“对象层-目标层”特征关联;再用支持向量机(SVM)的概率输出定义CRFs模型的关联势函数,利用分层特征加权的Potts函数定义交互势函数。最后采用分段学习及最大-积消息传递算法对该模型进行训练和推理。用Quickbird及大比例尺航空图像城区场景进行实验,结果表明:与单尺度下的基于像素、对象层或目标层分割的SVM-CRFs相比,本文提出的模型其分类精度均有所提高,分类效率较高。 相似文献
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萨瓦亚尔顿金矿床成矿物质来源的初步探讨 总被引:1,自引:1,他引:1
萨瓦亚尔顿金矿床成矿物质具有多源性。资料显示,主成矿元素金一部分来自矿区容矿地层,另一部分来自下伏地层,矿质S和C主要来自深部,特别是下伏火山岩;Pb来自于造山带。成矿溶液主要来自以大气降水为补给的地下(卤)水。 相似文献
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通过对乌鲁木齐市区域水文地质,实测水化学资料及前人有关地下水水化学研究成果,总结了市区地下水水化学变化规律,同时对1996-2000年乌鲁木齐市地下水环境质量状况进行了水文地质化学综合评价。结果表明,1996-2000年间乌鲁木齐地下水污染面积减少,污染程度减轻,水体质量好转,地下水环境状况有明显改善。这一结果与近年来政府环境保护政策的贯彻落实,及各部门采取的防止地下水污染措施密切相关。 相似文献
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在分析现有的LiDAR点云数据后处理方法的基础上,本文提出了一种点云数据“分步”滤波方法。首先对LiDAR点云数据进行数学形态学“粗”滤波,得到“地面点假设”和“非地面点假设”。然后引入顾及因果关系的自回归模型(car)对两类点云数据假设进行模型化处理和假设检验,根据假设检验的结果判断地面点和非地面点,最终得到可靠的分类结果。与单纯的“最小二乘拟合预测法”或“数学形态学”方法相比,这种“分步”处理的思想用于LiDAR点云数据分类处理的结果更可靠。 相似文献