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1.
高光谱遥感影像包含了大量的波段信息,能够很好地应用于地物的识别。基于单核的高光谱遥感影像极限学习机分类模型,因其实施简单、分类精度高、训练时间短,已被广泛地应用于高光谱遥感影像识别。但是核特征的选取,以及单核特征表达的单一性,限制了模型分类精度的进一步提高。为了解决此问题,受多核极限学习机(MK-ELM)思想的启发,首先使用核方法,提取了遥感影像的多核特征表达;然后利用多核极限学习机理论,同时优化极限学习机结构参数以及多核特征融合系数,获得最优的分类模型。为了说明MK-ELM的有效性,在Indian pines数据集上做了对比实验,该实验证明基于多核极限学习机遥感影像分类模型的分类精度较单核极限学习机有明显地提高,MK-ELM的分类整体精度为80.2%,Kappa系数高达78%;同时将多核极限学习机应用到芷江林场的林地信息提取,其分类精度高达89.1%,Kappa系数达86%。  相似文献   
2.
以黄家湖国家湿地公园为例,利用高分辨率遥感影像数据,研究提出了一种基于FDCT与ELM的湿地类型分类方法。该方法利用湿地遥感影像的光谱特征、纹理特征、空间特征作为ELM的输入数据,将遥感影像进行FDCT变换分解,获得影像的高频曲波变换系数和低频曲波变换系数,选取高频部分曲波变换系数组合作为地物的纹理特征;采用连续可微的Sigmod函数作为学习函数。湿地类型识别实验结果表明,该方法能够快速实现湿地类型的自动分类,总体分类精度达到了86.7%,高于传统SVM方法 76.5%的分类精度,Kappa系数超过0.83,为湿地景观遥感动态监测奠定了较好的研究基础。  相似文献   
3.
针对森林健康评价指标过多、过泛、可操作性不强、含义不清的现状,在深入分析西洞庭湖区水源涵养林结构特征的基础上,从系统活力、林分结构、系统恢复力、林地环境和森林经营5个方面筛选30个指标建立林分尺度水源涵养林健康评价指标体系。依据系统科学原理,应用改进解析结构模型法系统分析了水源涵养林健康评价指标系统的结构层次关系和指标之间的相互关系,提出了经结构解析的水源涵养林健康评价指标系统。在此基础上,应用熵修正与AHP赋权相结合的方法对指标及因子进行定量化研究。结果表明:水源涵养林健康评价指标系统是一个5级递阶系统,单位面积蓄积量、林分平均树高、林分平均胸径、年蓄积生长量等处于第1级系统的指标对水源涵养林健康影响最大,处于第5级系统指标(枯死倒立木株数)对水源涵养林健康影响最小。经过系统结构解析使建立的森林健康评价指标系统结构层次关系明晰,结构关系良好,根据递阶系统层次关系得到较合理的指标权重,可信度提高,且更符合实际情况,可望为水源涵养林健康评价和健康经营实践提供理论依据。  相似文献   
4.
应用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)训练多层前馈(back propagation,BP)神经网络,提出毛竹导热系数的PSO-BP模型,将神经网络的学习过程映射为粒子群体的迭代寻优过程,达到优化神经网络权值及阈值的目的。结果表明:毛竹导热系数PSO-BP模型在泛化性能、拟合精度、训练及验证误差等方面均优于标准BP网络模型。  相似文献   
5.
以东、南、西洞庭湖区域君山岛、龙山、赤山岛龙虎山林场、明朗山、常德林场、和洑林场和桃源县天然次生林为对象,借鉴生态学有关生态系统内部均衡和均质原理,在森林生态系统(斑块)尺度,从空间结构的混交、竞争、空间分布格局3个方面分析提出空间优化的均质性目标、均质性指数及均质性评价方法和评价标准.结果表明:15个洞庭湖湿地调查林分平均均质性评价指数为0.2517.均质性评价的5个等级中处于l级和2级的林分为12个,占80%,处于3级的林分只有3个,仅占20%.说明洞庭湖各林分整体上在空间结构、生长环境和树种优势度等方面不具有明显优势,离理想空间结构差距太大;按照高程不同,洞庭湖湿地从湖沼到丘陵岗地,林分空间结构均质性特征逐渐增强.森林生态系统空间优化均质性目标及均质性指数的提出是森林可持续经营空间途径的拓展,为森林经营的理想空间结构及其表达探索一条新途径.  相似文献   
6.
以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象,以Visual Basic和Access数据库为开发平台,通过模拟生成一个与现实林分相似的虚拟林分,应用Weibull分布、Monte Carlo方法和随机分布方法对林分直径结构进行模拟;利用数学分析和统计方法计算林分经营决策因子;根据林分经营决策因子的决策准则,建立森林经营决策模型,然后对其进行检验.由此设计并实现了森林经营决策模拟系统.该系统可以动态地模拟林分直径结构,模拟结果非常稳定;能动态地模拟林木的地面位置;实现了模拟数据结果的实时浏览查看、图表图像显示等多项功能.  相似文献   
7.
以结构化森林经营思想为理论基础,从与水源林涵养水源、保持水土功能密切相关的林分物种组成(树种混交)、种内及种间竞争、空间分布格局、垂直结构4个方面选择混交度、竞争指数、角尺度、林层指数、空间密度指数、开阔比数作为水源林健康经营和林分空间结构优化的目标函数,建立洞庭湖水源林林分多目标空间优化模型,应用改进的群智能粒子群算法求解林分空间结构优化模型,并针对模型输出的目标树空间结构单元制定周密的经营策略。研究结果表明,优化模型能准确定位林分空间关系的薄弱环节,调控措施能显著改善林分空间结构,有利于促进森林生态系统的正向演替,为恢复洞庭湖水源林生态功能和健康经营提供理论依据和技术支撑。应用优化模型进行水源涵养林健康经营突破了传统森林经营模式,为智能信息技术在森林空间经营中的应用提供了新的思路。  相似文献   
8.
为了提高视频点播学习平台的开发效率和软件性能,利用正交软件体系结构风格重构了视频点播学习平台的体系结构。开发实践表明,正交软件体系结构提高了学习平台的灵活性和可扩展性,降低了平台的开发和修改工作量。  相似文献   
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