杨洁
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 供职机构：中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- TM影像分类算法比较与评价被引量：1
- 2015年
- 基于迁安市的TM影像,综合比较分析常用的6种分类算法——K-Means、Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique(ISODATA)、最小距离(Minimum Distance,MD)、波谱角制图(Spectral Angle Mapper,SAM)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM),得到SVM精度最高,但是其时间消耗也很大。随着大数据时代的到来,更加要求算法精度与效率兼顾,而现有的遥感影像分类评价指标大都忽略算法的时间效率。因此,提出分类综合评价指数L,并成功应用于此6种分类算法,得出MD算法最佳。
- 杨洁魏华锋刘士文
- 关键词：TM影像大数据
- 光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法被引量：16
- 2014年
- 端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy,SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取,并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)波谱库中的数据匹配,得知其提取端元的精度较高。同时,通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index,PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析,发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、精度更好。此外,分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元,得出SMSE的端元提取效果好于SMACC,从而可认为SMSE算法具有一定普适性。
- 杨可明刘士文王林伟杨洁孙阳阳何丹丹
- 关键词：高光谱影像光谱分析端元提取
- 实时栅格化的全球矢量数据可视化及交互操作被引量：4
- 2013年
- 通过采用视点相关的数据动态调用策略,实现了视景体内矢量线、面对象的动态查询和检索;利用Bresenham算法和填充法分别对线、面对象进行实时栅格化,生成矢量纹理数据,并将矢量纹理数据映射到地形格网表面,实现了矢量数据快速可视化;利用点选操作获取拾取点的屏幕坐标,通过坐标变换计算出拾取点的空间坐标,依据拾取点的空间坐标实现矢量查询、选择等交互操作.应用我国省区边界数据和美国地质调查局的GOTOPO30数据进行了相关实验.结果表明:实时栅格化的矢量可视化表达方法每秒渲染帧数在40帧左右,渲染效率远高于几何法;而且避免纹理走样现象的产生.
- 孙文彬单士刚白建军曹文民杨洁
- 关键词：视点相关矢量数据可视化表达
