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综合聚类和上下文特征的高光谱影像分类被引量：7: 2017年; 常规高光谱影像逐像素分类往往没有考虑空间相关性,分类结果未体现地物的空间关联和分布特征。为了在分类中充分利用空间特征,利用聚类信息并结合隐马尔可夫随机场模型讨论了高光谱遥感影像光谱-空间分类方法。首先,在不同特征提取方法(最小噪声分离、独立成分分析和主成分分析)下,使用不同聚类方法(k-均值、迭代自组织分析算法和模糊c-均值算法)借助隐马尔可夫随机场获取优化的分割图;然后,采用4连通区域标记法对分割区域标记生成图像对象,并根据支持向量机的逐像素分类结果采用多数投票法对图像对象进行分类;最后,借助凹槽窗口邻域滤波技术改进分类结果,削弱"椒盐"现象。该方法综合了监督分类和非监督分类的优势,通过聚类引入地物空间相关性信息,通过隐马尔可夫随机场引入上下文特征,较好地弥补了单纯基于光谱信息分类的不足。; 鲍蕊薛朝辉张像源苏红军杜培军; 关键词：聚类支持向量机高光谱影像

虚拟钻孔在深层三维地质建模中的应用被引量：7: 2017年; 在三维地质建模过程中,如何更好地利用多源数据帮助,建立拟合度高、符合地层分布规律的三维地质模型是目前业内的一个热点问题。在深层三维地质建模原始资料较为稀缺的情况下,通过提取物探地质剖面数据信息并加以利用,可以很好地丰富建模初始资料的来源。基于SKUA等GIS软件平台,本文作者提出了剖面数据→生成虚拟钻孔→提取marker数据→marker数据融合校正的方法,从而实现对建模过程的有效干预和控制,使生成的模型不断趋于精确。同时,在工程实例中检验了该方法的准确性和模拟效果。; 王瑶张像源陈文杰鲍蕊; 关键词：虚拟钻孔三维地质建模

基于形态学属性剖面的高光谱影像集成分类被引量：9: 2016年; 传统高光谱遥感影像逐像素分类方法未考虑像元之间的空间关联性且泛化性能较低。形态学属性剖面是表征影像空间结构的有效方法,同时集成学习可显著提升分类算法的泛化能力。为了在高光谱影像分类中充分利用影像的空间信息并提高分类的稳定性,提出一种基于形态学属性剖面高光谱遥感影像集成学习分类方法。首先,用主成分分析和最小噪声变换进行特征提取,并借助形态学属性剖面获取影像的多重空间特征;然后用极限学习和支持向量机的方法进行分类;最后将多个分类结果以多数投票的方式集成。区别于已有集成学习方法,综合考虑了不同特征提取和不同分类方法的联合集成,并将形态学属性剖面引入其中以充分利用影像的空间信息。采用AVIRIS和ROSIS两组高光谱数据检验该方法的分类性能,实验结果表明该方法可获得高精度和高稳定性的分类结果,总体精度分别达到83.41%和95.14%。; 鲍蕊夏俊士薛朝辉杜培军车美琴; 关键词：支持向量机

基于形态学属性剖面的高光谱影像集成分类: 常规高光谱遥感影像逐像素分类方法未考虑像元之间的空间关联性且泛化性能较低。形态学属性剖面是在形态学属性滤波的基础上扩展形成的一种空间特征构建算法，利用一系列不同属性的形态学滤波器对图像进行滤波来提取图像的结构信息，然后对...; 鲍蕊夏俊士薛朝辉杜培军车美琴; 关键词：支持向量机

利用旋转不变特征提取全极化SAR影像人工地物被引量：9: 2016年; 利用全极化SAR影像进行城市地区地物分类和目标识别时,极化方位角偏移、散射类型复杂多样以及弱后向散射地物难以区分等问题影响了图像分类和目标识别的准确性。针对这些问题,提出一种利用目标散射矢量模型TSVM(Target Scattering Vector Model)生成的旋转不变极化参数组合提取城市区域典型人工地物(建筑、道路、广场和桥梁等)的方法。首先,采用目标散射矢量模型分解和Relief特征选择算法提取出表征目标对称性的旋转不变极化参数、表征散射机理的散射角旋转不变极化参数;然后利用支持向量数据描述SVDD(Support Vector Data Description)分类器快速提取典型人工地物。利用南京市Radarsat-2全极化SAR数据进行实验,结果表明提出的方法抑制了地形起伏的山地或建筑分布不规则城区的极化方位角效应,有效解决了全极化SAR影像中人工地物提取的难题。同时,相比光学影像利用生物物理组合指数BCI(Biophysical Composition Index)和归一化建筑指数NDBI(Normalized Difference Built-up Index)提取城市人工地物的方法,对称性极化参数和散射角参数组合能有效区分出城市建筑用地和具有相似光谱特征的裸地,其检测精度提高10%以上。; 车美琴阿里木.赛买提杜培军罗洁琼鲍蕊; 关键词：支持向量数据描述

高光谱遥感影像分类研究进展被引量：242: 2016年; 随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。; 杜培军夏俊士薛朝辉谭琨苏红军鲍蕊; 关键词：高光谱遥感支持向量机多分类器集成

光谱和空间特征联合的高光谱遥感影像多分类器集成方法: 高光谱遥感影像在表征地表空间特征的同时，还具备精细的光谱特征，图谱合一的特性使高光谱遥感具有其它遥感技术所不具备的优势。然而高维特性以及样本的有限性也给高光谱影像处理提出了诸多挑战。针对高维特征空间和小样本问题构建高稳定...; 鲍蕊; 关键词：遥感影像光谱特征

云计算投资对行业绩效的影响实证研究: 从工业工程看,信息系统可以帮助企业提高效率,降低成本,改善质量和快速决策。当前,云计算技术因具有其独特的优势被广泛的应用于企业信息系统建设中,而云计算投资后的实际效果还不明确,因此云计算投资是否会影响企业绩效成为了学者的...; 鲍蕊; 关键词：云计算行业绩效; 文献传递

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鲍蕊