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基于RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,建立了不同极化方式的后向散射系数与夏玉米植被含水量的响应关系,获得了山东禹城夏玉米覆盖区域农作物含水量。在此基础上,对"水—云模型"的参数进行了修改,从总的极化雷达后向散射中去除了植被影响,获取了土壤组分的后向散射系数,从而能够通过雷达多极化数据得到表层土壤含水量。结果表明:夏玉米植被含水量观测值与VH、VV后向散射系数的相关性均达到显著水平,相关系数分别为0.86和0.79,VH极化优于VV极化;在RADARSAT-2四种极化方式下,VV极化下的"水—云模型"理论计算的误差平方和最小,是研究区表层土壤含水量反演的最优极化方式。 相似文献
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针对传统K-means聚类彩色图像分割方法需要人为设定初始分割类别数目、易受噪声干扰等缺陷,提出一种多方法融合非监督彩色图像分割算法。该算法对原始图像进行光谱信息增强处理以提高图像信息提取效率,对K-means聚类引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index, DBI)自动化确定最佳分割类别数目,通过图像聚类分析并进行像素标签标记,并结合高斯马尔科夫随机场(Gauss-Markov random field, GMRF)理论对标记图像进行分割,最后使用形态学算子进行后处理完成分割操作。试验结果表明。本研究方法具有一定的鲁棒性,且分割效果更接近真实性。通过对分割结果进行量化评价,进一步说明本研究方法在分割精度和准确性方面更具优势。 相似文献
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目的 叶面积指数(LAI)是重要的植被生物理化参数,对农作物长势和产量预测具有重要研究意义。基于物理模型和经验模型的LAI估算方法被认为是当前最常用的方法,但两种方法的估算效率和精度有限。近年来,机器学习算法在遥感监测领域广泛应用,算法具有描述非线性数据拟合、融合更多辅助信息的能力,为了评价机器学习算法在玉米LAI遥感估算中的适用性,本文分析比较了随机森林和BP神经网络算法估算玉米LAI的能力,并与传统经验模型进行了比较。方法 以河北省怀来县东花园镇为研究区,基于野外实测玉米LAI数据,结合同时期国产高分卫星(GF1-WFV影像),首先分析了8种植被指数与LAI的相关性,进而采用保留交叉验证的方式将所有样本数据分为两部分,65%的数据作为模型训练集,35%作为验证集,重复随机分为3组,构建以8种植被指数为自变量,对应LAI值为因变量的RF模型、BP神经网络模型及传统经验模型。采用决定系数R2和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标。结果 8种植被指数与LAI的相关性分析表明所有样本数据中,实测LAI值与各植被指数均在(P<0.01)水平下极显著相关,且相关系数均高于0.5;将3组不同样本数据在随机森林、BP神经网络算法中多次训练,并基于验证数据集进行估算精度检验,经验模型采用训练数据集建模,验证数据集检验,结果表明,RF模型表现出了较强的预测能力,LAI预测值与实测值R2分别为0.681、0.757、0.701,均高于BP模型(0.504、0.589、0.605)和经验模型(0.492、0.557、0.531),对应RMSE分别为0.264、0.292、0.259;均低于BP模型(0.284、0.410、0.283)和经验模型(0.541、0.398、0.306)。结论 研究表明,RF算法能更好地进行玉米LAI遥感估算,为快速准确进行农作物LAI遥感监测提供了技术参考。 相似文献
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云计算被广泛应用于商业计算,将计算资源从大量资源池中优化分配给用户,因此在按需连接中分配资源的能力面临严重的挑战.任务调度是作业车间调度问题的一个变种,属于计算复杂性中的NP完全(NP-Complete)问题.对此提出了一种新的混合萤火虫遗传组合的元启发式调度算法任务,融合了萤火虫等数学优化算法和遗传算法等进化算法的优... 相似文献
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提出和实现了一种随机遥感图像模拟新方法,该方法集成了PROSAIL模型、随机地物类别生成和尺度扩展机制,实现了随机点图像模拟和随机块图像模拟.实验中定量模拟了HJ-1 CCD传感器近红外成像光谱波段图像及具有不同平移、旋转、尺度变化影响的实验图像.利用模拟图像研究了平移、旋转、尺度变化等多种因素对近红外图像配准的影响,通过模拟地物随机分布及尺度变化的随机块图像分析了块效应在图像配准中的作用,并试验将随机模拟图像用于对图像配准算法进行适宜性分析.模拟实验结果表明图像块效应对图像配准处理具有重要影响. 相似文献
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对天津地区无人机实验获取的单CCD四波段光谱成像仪数据进行分析,首先确定无人机遥感数据辐射/几何校正的方法,然后通过改变辐射/几何校正顺序,设计预处理研究流程,最后从图像的统计特征和纹理特征两方面入手,定量化地分析校正的先后顺序对处理结果的影响,并以此为依据建立新的无人机数据产品分级体系,为无人机遥感数据的处理流程优化及产品分类分级提供参考。 相似文献
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孟庆岩 《电脑编程技巧与维护》2021,(2):161-163
基于深度神经网络(DNN)模型的改进数学工具是恶意软件检测系统发展的趋势,可以提高恶意软件的防护效率.提出了一种开发用于检测恶意软件的深层神经网络体系结构的方法,在开发过程中确定了神经网络模型应用的结构参数优化和方便性,有助于避免长期的数值试验.同时,利用恶意软件数据库进行的多个实验表明,该方法构建了一个神经网络模型,... 相似文献