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卫星遥感数据分类不确定性的容差粗糙集处理被引量：2: 2008年; 提出一种基于光谱特征邻域的容差粗糙集分类方法,用来处理卫星遥感数据分类中的不确定性问题。利用北京地区Landsat-5TM数据进行分类试验,将结果与现有容差粗糙集方法分类结果进行对比和统计。结果表明,该方法具有良好的可理解性和稳定性,能够处理卫星遥感数据分类的不确定性,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。; 李利伟马建文欧阳赟

公交车乘客流量自动计数的P2DHMM技术研究被引量：5: 2008年; 我国一些大中城市公交车运营管理采用了无人售票的刷卡系统管理,但是自动刷卡系统不能够满足车辆调度、运营规划等公共交通管理的要求,为了获取乘客流量的实际数据,开发高精度自动记数模型成为当前的热点和技术难点。我国现有乘客流量统计系统的精度在80%左右,造成精度问题的主要原因是在乘车高峰时段拥挤的状态背景条件下,一般模式识别算法和模型设计难以准确将单个人体识别和分割出来,为此,在充分调研的基础上,设计了采用普通数码摄像机和模板匹配方案,选择实验了先进的P2DHMM模型,模拟实验结果证实,该方法具有稳定的识别性能,为真实条件下的实验奠定了良好的基础。; 方成荫马建文陈雪温奇曾广平

遥感影像边缘增强的L_2向量空间范数算法: 2006年; 采用线性代数L2向量空间Householder变换-Norm(范数)构造函数,实现了遥感影像的边缘增强。影像实验结果与传统的Laplacian和Sobel边缘增强进行比较表明,本算法的边缘增强效果要优于Laplacian和Sobel边缘增强,为遥感影像的边缘增强提供了一种新的手段。; 陈雪马建文

多时相遥感变化检测的动态贝叶斯网络研究被引量：6: 2006年; 动态贝叶斯网络是20世纪90年代在贝叶斯网络基础上发展起来的、利用时序动态数据产生可靠概率推理的新方法,动态贝叶斯网络为实现遥感变化检测从静态到动态分析提供了一种新的途径。在实现了贝叶斯网络遥感数据分类的基础上,把握发展动态,探索了利用动态贝叶斯网络对多时相多特征遥感数据进行变化检测的问题。以北京东部地区1994年、2001年和2003年5月Landsat TM遥感数据为例,介绍了利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测的基本过程。实验结果表明:动态贝叶斯网络算法可以一次性输入和处理多个时相的遥感数据,并通过概率和有向无环图表达了不同时间片段之间特征和状态变化的关系。; 欧阳赟马建文戴芹; 关键词：贝叶斯网络动态贝叶斯网络

容差粗糙集卫星遥感数据分类被引量：3: 2007年; 结合粗糙集理论和遥感数据中地物光谱特征空间分布信息,提出了一种基于光谱特征邻域的容差粗糙集分类方法,用来处理卫星遥感数据分类中的不确定性问题。利用北京地区Landsat-5 TM数据进行分类试验,对算法分类过程进行讨论及其分类结果进行验证分析;结果表明:文中方法在可理解性和稳定性上体现出比较好的性质,能够有效处理卫星遥感数据分类中存在的不确定性因素,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。; 李利伟马建文温奇; 关键词：卫星遥感数据分类

Edge Enhancement for Remote Sensing Image Using Norm Algorithm in L_2 Vector Space被引量：1: 2007年; The Householder transformation-norm structure function in L2 vector space of linear algebra is introduced, and the edge enhancement for remote sensing images is realized. The experiment result is compared with traditional Laplacian and Sobel edge enhancements and it shows that the effect of the new method is better than that of the traditional algorithms.; CHEN Xue MAJianwen; 关键词：遥感图象

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