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基于嵌入式GIS的多目标管理系统开发被引量：4: 2014年; 基于嵌入式GIS系统、移动互联网、卫星定位等技术,实现一种多目标资源管理实时化系统;设计了系统的总体架构,详细介绍移动终端各个模块功能与实现;用MG758GIS数据采集终端进行系统测试,实现了一个比较完善移动终端管理移动目标的监控平台。; 曹静徐爱功杨东凯孙华生; 关键词：嵌入式GIS 移动终端监控系统

模糊神经网络高分辨率遥感影像监督分类被引量：3: 2017年; 目的针对高分辨率带来的像素类属不确定性增大及各类属间相关性增强引起的影像分类问题,提出一种模糊神经网络高分辨遥感影像监督分类方法。方法提出的模型为包含输入层,隐含层(隶属函数层)及输出层的三层前向模糊神经网络,输入层用于接收来自训练样本的灰度值;隐含层每个神经元节点的模糊隶属函数为对各类别定义的高斯隶属函数模型,以实现对输入变量隶属程度的不确定表达;输出层的输入变量为隐含层各神经元节点输出变量的线性组合,激活函数为分段线性函数,该层实现输入变量隶属程度的相关性表达。以训练数据直方图作为期望输出,梯度下降法求解模型参数,最后按最大隶属度准则实现分类决策。结果利用本文算法和经典算法对合成影像进行实验,本文方法总体精度达到0.931,相对于高斯隶属函数方法总体精度提高了5.3%,相对于最大似然法提高了4.2%,相对于FCM方法提高了5.9%,对真实World View-2全色影像的实验中文中方法分割精度也高于传统方法。结论提出的模糊神经网络模型可以更加精确的拟合高分辨率遥感影像复杂的分布特征,有效处理高分辨率遥感影像的上述分类问题。; 王春艳徐爱功赵雪梅姜勇; 关键词：高分辨率遥感影像模糊神经网络

融入空间关系的二型模糊模型高分辨率遥感影像分割被引量：7: 2016年; 为解决高分辨率遥感影像分割中,由光谱测度的空间复杂性、相同类型地物目标异质性增大带来的类属不确定性以及分割决策不确定性等引起的分割精度下降问题,提出一种融入空间关系的区间二型模糊模型高分辨率遥感影像监督分割方法。(1)建立高斯函数模型作为一型模糊模型,用来刻画像素类属的不确定性;(2)模糊化一型模糊模型中的均值或标准差,建立区间二型模糊模型,以强化类属的不确定表达和增加分割决策信息;(3)综合一型模糊模型及区间二型模糊模型的上、下隶属函数建模模糊决策模型;(4)融入邻域像素关系,使用待分像素及其邻域像素在模糊决策模型中的隶属度共同决定像素的类属。采用本文算法分别对真实高分辨遥感影像及合成影像进行分割,并对测试结果进行定性和定量分析。结果表明,本文算法可以得到更高的分割精度。; 王春艳徐爱功李玉隋心; 关键词：高分辨率遥感影像分割

基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像分割方法被引量：1: 2017年; 高分辨率遥感影像同质区域地物目标异质性增大,光谱测度空间复杂性增加使像素类属的不确定性以及分割决策不确定性增大,引起分割精度下降。提出一种基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像监督分割方法。对同质区域构建一型高斯隶属函数模型刻画像素类属的不确定性;模糊化高斯隶属函数参数构建区间二型模糊模型处理分割决策的不确定性;以训练样本在所有类别中的一型模糊隶属度及上、下隶属度为输入,建立模糊神经网络模型并融入像素邻域关系作为模糊决策。采用文中算法、FCM方法、HMRF-FCM及区间二型模糊神经网络方法分别对合成影像及真实高分辨遥感影像进行分割,定性与定量的对比分析验证了文中算法具有更高的分割精度。; 王春艳徐爱功姜勇赵雪梅; 关键词：高分辨率影像分割模糊神经网络

地理现象时空逻辑过程建模方法: 2014年; 为了有效地对地理现象进行回溯和预测,必须对地理现象的发生过程进行准确描述,时空过程模型(STPM)是一种有效的方法。本文在研究时空过程概念模型的基础上,将概念层发展到逻辑层,研究地理现象时空逻辑过程建模方法;使用UML-RT标准化逻辑建模技术,解决了实时信号传输和并行处理问题;并引入π-演算来解决面向过程系统的信号传输和可移植性问题,提出地理现象时空过程模型的逻辑架构。; 徐爱功车莉娜; 关键词：并发进程 Π-演算

硬分类对低空间分辨率图像分类效果的影响被引量：3: 2015年; 针对图像分类效果与图像的空间分辨率之间的关系尚未得到定量分析的问题,该文以中巴卫星CCD图像对冬小麦的分类结果为参考数据,对空间分辨率与制图精度之间的关系进行理论分析。通过在不同空间分辨率状态下分别计算随着硬分类阈值的取值变化而得到的由漏分误差和错分误差所形成的"帕累托边界",来分析硬分类器所能达到的分类精度的极限。结果表明,在空间分辨率相对较低的前提下,图像整体分类效果取决于被分类像元的纯度在图像中的数量分布状况。研究结论可为制作遥感专题图时如何选取合适的空间分辨率图像提供参考。; 孙华生徐爱功张玲玲; 关键词：空间分辨率

融入空间关系的GMM全色高分辨率遥感影像监督分割方法被引量：5: 2017年; 为了解决高分辨率遥感影像中相同地物目标异质性和空间破碎性增大及不同地物目标的相似性增强所带来的分割新问题,该文提出一种融入空间关系的高斯混合模型(GMM)高分辨遥感影像监督分割方法。该方法首先按分割区域进行监督采样,并通过最小二乘法进行直方图拟合,对影像中的每个类别区域建立GMM用来精确表征高分辨遥感影像每个分割区域复杂的地物光谱特征;然后在GMM的概率测度域融入空间关系,使每个像素的区域所属由该像素邻域窗口内所有像素概率测度共同决定,以刻画高分辨率遥感影像中像素间的空间相关性;最后按照最大概率测度原则完成对高分辨率遥感影像的分割。为了验证文中算法的可行性与有效性分别对合成影像及真实高分辨率遥感影像进行分割实验,并和经典的FCM方法及HMRF-FCM方法进行对比,定量与定性的结果证明了文中方法能够提高分割精度。; 王春艳徐爱功孙川赵雪梅; 关键词：高分辨率遥感影像高斯混合模型

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国家教育部博士点基金(20122121110007)