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高光谱影像的M-ICA地物识别算法与应用被引量：6: 2011年; 高光谱遥感能以纳米量级宽度的窄波段及多达数百个的波段,对目标进行连续的光谱成像,但其海量数据及相邻波段高度相关造成的数据冗余却制约着它的应用。因此,对高光谱遥感影像分类须进行有效的处理、寻找最优特征,以增强地物的最大可分性。本文首先针对EO-1 Hyperion高光谱影像波段维数高、相关性强和数据量大等特点,利用独立成分分析(ICA)方法进行影像特征提取,并提出一种改进的ICA算法(M-ICA)。试验证明该算法的运算效率明显高于传统FastICA算法,其平均迭代次数和平均迭代时间分别仅为后者的14.49%和17.32%。然后为验证该方法在地物类型提取方面的有效性,分别对M-ICA的特征提取结果,主成分分析(PCA)的特征提取结果和未经特征提取的原始数据进行分类试验。结果表明,经M-ICA处理后的数据的地物类型提取总体精度达到90.57%,比后两者分别高出约10.8%和20.0%。由此表明,M-ICA是一种收敛速度很快的地物类型影像特征提取算法,能有效地实现对高光谱影像数据降维并提高地物特征的可分性。; 林志垒晏路明; 关键词：高光谱影像特征提取 HYPERION

基于PCA和决策树模型的农用地(耕地)质量评价研究被引量：8: 2008年; 主要利用ArcGIS、PCA和See 5决策树模型,以原始数据为基础,对福建省将乐县农用地(耕地)质量进行评价.首先根据将乐县的自然、社会和经济等各方面情况,初选排溉条件等9个主要指标作为评价因子;然后用ArcGIS矢量化提取相关图层并进行相应的空间分析,经过多图层叠加确定评价单元及其属性数据;再利用PCA方法最后确定耕地质量评价综合因子;接着利用数据挖掘工具See 5,自动构建决策树模型,进而用构建的模型来获取耕地质量分等规则的方法;最后划分耕地质量级别,并进行抽样检验结果的准确性.研究结果表明:该县耕地质量中等,一至四等地分别占22%,44%,15%,19%,经实地检验评价结果基本与实际情况相符.; 林志垒; 关键词：GIS 决策树耕地质量评价

基于GIS和盒计数法的景观类型分形研究被引量：3: 2009年; 为探索景观分类研究的技术和方法,本研究以福建省永泰县为研究区,建立了突出人为干扰强度的三级景观分类系统,并在RS和GIS技术支持下完成数字景观类型图编制;继而在ArcGIS平台上采用盒计数法对该区域的景观要素边界征兆信息进行分形研究.研究结果表明,各景观类型边界形态的复杂性(分维值D)构成排序:水域景观>自然景观>农业景观>半自然景观>廊道景观>人工建筑景观,此排序恰与人为干扰强度呈负相关;人类活动对景观过程及景观格局的影响在不同的景观类型上产生了诸多不同的响应.; 林志垒晏路明; 关键词：GIS RS 分形

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福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目(JA07037)