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针对传统基于像元的分类方法不能满足对高分辨率影像（HRI）进行分类的矛盾,提出了基于特征增强技术的面向对象分类方法（FETCOOCA）。并以北京市海淀区的SPOT5影像为例,考虑到影像中植被、水体和建筑物等地物之间的特征差异,对影像中地物的光谱、形状、纹理等信息进行特征增强处理,并结合面向对象的分类方法对其进行分类。最后,对FETCOOCA与传统基于像元的分类方法进行了对比分析。结果表明：提出的FET-COOCA明显优于传统分类方法,它可以大幅度提高HRI的分类精度,有效抑制椒盐现象的发生,使分类后的图像含有更为丰富的语义信息。 相似文献
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设计了内流式网格化低温相变储热单元。确定了影响相变储热单元传热系数的关键影响因素,分析了单一因素对相变储热单元传热系数的影响规律。分别在储热及放热工况下,采用改进的多元非线性回归法构建了相变储热单元传热系数的预测模型,并检验了拟合误差。结果表明：相变储热单元传热系数受相变储热材料侧平均温度及换热工质侧定性温度的协同影响,相变储热材料侧平均温度为主要影响因素,换热工质侧定性温度为次要影响因素,两者之间具有显著的交互性。储热或放热工况下,相变储热单元传热系数随单一因素的变化规律基本一致,储热阶段传热系数明显高于放热阶段,相变储热单元传热系数预测模型的平均相对预测误差均小于5.00%。 相似文献
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针对传统基于像元的分类方法不能满足对高分辨率影像（HRI）进行分类的矛盾,提出基于特征增强技术的面向对象分类方法（FETCOOCA）。并以北京市海淀区的SPOT5影像为例,考虑到影像中植被、水体和建筑物等地物之间的特征差异,对影像中地物的光谱、形状、纹理等信息进行特征增强处理,并结合面向对象的分类方法对其进行分类。最后,对FETCOOCA与传统基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明:提出的FETCOOCA明显优于传统分类方法,它可以大幅度提高HRI的分类精度,有效抑制椒盐现象的发生,使分类后的图像含有更为丰富的语义信息。 相似文献
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光伏组件积灰特性及其透射衰减规律研究 总被引：1，自引：1，他引：0
该文以呼和浩特城区的倾斜玻璃板和光伏组件为积灰载体,测试并分析了积灰颗粒的粒径分布、形貌特征及元素组成,研究了太阳入射角与太阳总辐照度变化方向对透射衰减率的影响规律,计算了不同积灰量下由积灰引起的日平均总透射衰减率。研究表明:呼和浩特城区光伏组件积灰颗粒的体积平均径为23.10μm,粉砂质量分数约为72.77%;积灰量分别为2.75、4.59、5.86 g/m~2时,积灰引起的日平均总透射衰减率分别为1.29%、3.42%、4.71%;太阳总辐照度增时段,总衰减率随太阳入射角以类线性趋势正相关变化。太阳总辐照度减时段,总衰减率随太阳入射角以微小幅度先减小再增大,当太阳入射角增至60°时,总衰减率开始线性增大;总衰减率最小值所对应的太阳总辐照度比峰值小168 W/m~2,对应的太阳入射角比最小值小25.5°。该研究可指导呼和浩特城区光伏发电系统除尘方式的选取及除尘周期的预设。 相似文献
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