ICA新算法在遥感图像分类中的应用

遥感图像分类中的关键目的在于获取高精度的遥感图像,便于目视解译和自适应智能化.为了减少运算量和达到高分类精度的目的,本文提出了基于JADE和SOBI结合的ICA算法,通过对Alos卫星图像的试验,得到了极好的分类精度,为从信号处理方向进行遥感图像分类提供了参考.     

卫星遥感影像在民乐县森林资源调查中的应用

卫星遥感图像的目视判读,是获取地面信息的应用方法,在森林资源分布,蓄积量,林地生产力,资源管理等等都能在遥感图片上有所体现,获取内容极为丰富,增加了清查成果的准确性和可靠性。结合清查工作中的具体判读步骤及应用,分析其对于今后林业发展和规划、国土资源整治所产生的重要应用价值和社会效益。并针对存在的问题,提出了发展对策。     

卫星遥感图像在森林资源连续清查中的应用

本文提出了正判率的概念,阐述了解译标志的建立及验证、卫星图像波段及时相的选择及卫星图像的结构特征,对TM图像应用效果进行了分析,这对提高地类的判读精度、地类面积估计精度从而提高监测总体的估计精度起到很重要的作用,项目的研究将对森林资源连续清查工作产生深远影响。     

遥感影像在煤矿中的解译研究

遥感影像是全国矿产资源开发多目标调查与监测的最基本的信息源,它在矿山开发监测中发挥着重要的作用。本文应用TM、SPOT5、IKONOS等影像,通过野外实地踏勘获取的现场资料及经验,分析煤矿在影像中的特征。从颜色、纹理、地物邻接关系等方面建立不同类型煤矿的遥感解译标志,提出煤矿的信息提取原则,旨在为矿山监测中的人们提供更加合理、准确的日视解译方法。     

GeoEye-1数据在鹤岗煤矿区遥感地质综合调查中的应用

我国矿山环境问题突出。遥感可以综合利用不同平台类型、不同空间或光谱分辨率、不同时间频率的遥感数据,结合矿山地物目标特征,能够为矿山开发和矿山环境提供客观、实时的基础矿情数据,能够有效提高监督管理效益和管理质量;同时,对乱采滥挖等违法活动亦具有一定的威慑作用,本文以具体工作为例来进行研究和说明。     

卫星遥感在西藏土地资源调查中的应用

本文详细论述了应用卫星遥感技术对西藏土地资源进行调查的方法，数据源的获取以及针对各类土地利用特点，分区确定各类遥感图像的适用范围及最适当的调查比例尺的方法，并根据实际应用经验建立了ETM 影像和航摄相片的判读解译标志。     

基于遥感影像的土地覆盖分类方法研究

20世纪90年代卫星遥感在全球和区域尺度土地覆盖研究与应用方面取得了突破性进展,土地利用/覆盖遥感研究的新方法不断出现。对国内外土地覆盖遥感图像分类的研究现状进行了综合阐述,初步探讨了提高土地覆盖遥感影像分类精度的方法与途径     

山东省东部地区农业生态地球化学调查 与评价

山东省东部地区是山东省经济发达地区,也是带动全省发展的关键区域.近年来,随着区内工业化、城镇化、农业化进程的快速发展以及资源开发强度、广度和深度的不断加大,土地资源环境发生了变化.为全面掌握土地环境质量基本状况,加快环境保护治理,支撑社会经济可持续发展,山东省地质调查院于2006年承担实施了"山东省东部地区农业生态地球化学调查与评价"项目.     

基于多分类器联合的遥感图像监督分类方法研究

遥感图像分类是遥感图像处理的一个重要内容,根据遥感图像监督分类方法适用范围不同且分类机制各有优劣的特点,将多分类器联合对遥感图像进行分类,结果表明,与单一分类器的分类结果相比,多分类器结合的监督分类技术能有效提高遥感图像专题信息提取的精度。     

遥感技术在我国矿山地质环境调查中的应用

我国利用遥感技术进行矿山地质环境调查起步较晚．但进展很快。遥感技术具有探测范围大、周期短、信息量大、资料获取速度快、客观真实、动态性强以及资料收集不受特殊地形限制等突出特点。发挥大比例尺遥感影像在调查中的作用,是区域地质环境调查最有效的手段之一,对矿山环境地质问题具有良好的解译效果。利用遥感技术进行矿山地质环境调查研究是必然趋势,必将成为今后矿山地质环境调查和科学研究的关键手段之一。     

小波变换在遥感图像降噪中的应用

本文对小波变换的基本理论进行了简单介绍,由于小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨分析特性、低熵性、去相关性及选基灵活性等优点,非常适合于对非平稳信号-图像进行分析和处理。并且详细分析了基于小波变换对图像进行消噪的处理原理与实现,并且利用MATLAB对含噪遥感图像进行处理,最后结合理论分析和实验实例讨论了小波分析在遥感影像降噪处理中的作用,利用像元均值和方差来评价降噪效果,说明该方法有效、可行。     

基于支持向量机的土地覆被遥感分类

遥感图像的分类是研究土地变化的基础。传统的遥感图像分类存在着精度不高,不确定性强的特点。本文使用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）技术对遥感图像分类,并与传统的最大似然分类进行对比试验。结果表明不同参数组合下SVM的分类总精度和Kappa指数普遍高于最大似然分类的结果,其最高总精度高出最大似然分类0.9779%。SVM和最大似然分类结果都存在着类别混分,但是SVM混分程度远小于最大似然分类,其精度保持在可接受的范围内,如对于低密度草而言,最大似然分类的用户精度下降到84.68%,而支持向量机的用户精度虽然也有下降但还是保持在92.31%。SVM在样本数目很少的情况下表现出了出色的学习能力,是机器学习领域很有希望的一种学习方法。     

西安地区硒元素的地球化学特征及其农业应用初探

硒是具多功能的生命必需微量元素。以西安地区土壤中硒元素为主要研究对象,结合少量农作物中硒元素分析结果,对调查区进行硒元素的地球化学特征及其农业应用进行初步探讨。结果表明:硒元素浓度相对陕西土壤硒元素浓度富集,高背景主要分布在调查区的冲洪积平原地区。根据土壤的健康元素分级标准将调查区土壤硒分为四级,其中二级土壤是富硒地区,占地面积为760.46km2,占全区比例为5.63%,主要分布在三原县以及华县地区。选定三原县为典型地区开展农作物中硒元素初步研究,认为三原地区适合进行富硒农产品的推广。     

基于遥感图像特征的分类方法研究

基于光谱特征的遥感图像信息提取方法存在分类精度和效率低的不足,在ENVI软件下采用基于灰度共生矩阵提取纹理特征的方法,将纹理特征参与到光谱特征中进行分类,并与基于光谱单源数据分类进行分析和比较。实验结果表明,纹理特征参与分类在一定程度上提高了遥感图像的分类精度。     

内蒙古不同地球化学景观区化探方法技术应用探讨

研究了各景观区的特征和某些表生地球化学分布特征存在形成和迁移富集特征,总结了内蒙古地区区域化探方法技术试验成果,近而较系统地阐明了内蒙古各景观区常用的化探工作方法技术选择,从而充分发挥化探方法在普查找矿及多目标多领域发挥作用。     

人工神经网络在遥感图像分析与处理中的应用

结合遥感影像及人工神经网络的特性,介绍人工神经网络在遥感图像分析与处理领域的应用现状,重点分析了在遥感图像分类、遥感图像复原、影像边缘检测与纹理信息提取等方面的应用。     

小样本条件下的半监督遥感影像分类方法研究

遥感图像监督分类需要充足精确的标注数据训练分类器,然而数据标注需要人工参与,很多任务难以及时获得符合要求的监督信息,不利于影像分类。半监督学习是一种利用少量标注数据和大量未标注数据共同训练分类器的机器学习方法,能从机理上减少人工参与,提高效率。本文引入一种半监督方法——平方损失互信息归一化模型(squared-loss mutual information regularization,SMIR)实现遥感图像分类。实验结果表明,在小样本监督信息的条件下,SMIR能够利用标注数据与未标注数据,直接构建多类分类器,其影像分类结果优于经典的支持向量机(support vector machine,SVM)方法。     

分类作业在高职物理教学中的应用

每个人都有一种自我实现、获取承认、取得成功的愿望和需要。成功时,会情绪高昂、兴趣倍增;多次努力仍然失败时,就会产生畏难情绪,影响积极性。因此,给每个学生创造成功的机会,是提高班级学习风气的一种有效方法。我在几年的教学里一直进行这方面的努力——尝试分类作业。     

地球化学勘查新技术的应用

地球化学勘查是一种重要的资源勘查评价方法.近几年来,地球化学勘查的新技术得到了前所未有的发展,不仅解决了干旱半干旱地区、森林沼泽区等特殊地质区域普遍存在的有机质等对水系沉积物测量的干扰问题,而且建立了多目标区域的地球化学勘查方法体系,同时还促进了新的地球化学理论的发展.本篇文章针对当前地球化学勘查技术的发展现状,对其新技术的应用作了进一步的研究.     

谈森林遥感在二类森林资源调查中的应用

森林遥感是以森林判读和遥感技术在林业中应用为主要内容。其目的是取得森林经营的信息和资料为指导林业生产制定林业方针政策的根据。