IKONOS图象的城市土地利用信息提取方法研究

目前，高分辨率遥感图象正愈来愈多地应用于土地与水资源的监测和管理，其中，IKONOS图象数据因其具有较高的空间分辨率和人机交互的解译效果．在省市土地利用信息获取及在城市研究中更具有广阔的应用前景．以南京幅的IKONOS图象数据为基础．以城乡接合部的不同试验区为对象，着重讨论了高分辨率遥感图象城市土地利用信息的提取与分类方法其主要思想是先应用常用的多光谱分类算法对试验区的土地利用现状进行初始的类别划分，然后采用Majority Filtering技术获取图象的上下信息，并给你根据地物的形状特征和空间关系对初始分类结果进行校正与调整．研究结果表明，当初始的类别划分能满足一定精度时，采用本所提出的方法能进一步改善高分辨率图象城市土地利用信息的分类效果．     

基于大数据的城市土地利用分类研究——以西宁市为例

以西宁市为例，基于宜出行和兴趣点（points of interest，POI）2类常用大数据以及最大似然、支持向量机和神经网络3种常用分类方法，开展了城市土地利用分类研究．通过对比不同数据与方法组合下的城市土地利用分类精度，确定了提取城市土地利用信息的最优数据组合方式和分类方法．并基于分类结果对西宁市的城市土地利用格局进行了分析．结果显示，基于POI和宜出行数据的神经网络分类方法获取的研究区城市土地利用信息精度最高，总体精度为71.25%，Kappa系数为0.62．主要原因在于综合POI和宜出行可以更加充分地反映不同土地利用类型的特征，而神经网络可以有效综合多源大数据的信息．因此，基于多源大数据和神经网络为快速有效地获取城市土地利用信息提供了有效途径，具有较大的应用潜力．      

基于RS、GIS重庆市都市区生态绿地分析

基于TM影像的基础上，应用REDAS和GIS软件，对重庆市都市区的绿地生态进行了研究．为了提取正确的生态绿地专题信息，对TM影像进行了波段组合从而进行解译，监督分类，导入GIS软件进行绿地属性信息的提取，分析了重庆绿地的总体情况，并提出了一定的建议。     

中巴资源二号卫星影像在土地利用变化中的应用——以包头固阳县土地利用变化为例

以包头固阳县为实验区，概述了利用中巴地球资源卫星（CBERS）遥感数据进行土地利用动态监测的主要研究方法．通过系统研究，探索了利用CBERS遥感数据开展国土资源环境监测的理论和方法．在分类中，采用监督分类辅以目视解译分类法相结合的混合分类法，改进训练样本选取方法，进行变化信息的提取，此方法的使用，使土地利用信息自动提取的精度明显提高，得到的总体分类精度为82．13％和Kappa指数值0．8016、研究中使用了中巴资源二号卫星影像，取得了一定的成效，这在国内土地利用变化影像应用研究方面还较新，需进一步的研究，同时由于此影像的免费使用，使得成本费用大大降低，值得大力推广、研究表明，CBERS遥感数据在干旱、半干旱地区资源调查与监测评价等诸多方面，具有良好的实用性能和应用前景．     

应用微机对遥感TM图象进行森林资源分类的研究

应用陆地５号卫星的ＴＭ数据，对遵义市（县）森林资源进行了微机自动分类．通过对波段组合、样地调正、参数选择、自动分类方法等几个方面的研究，得出定量结果和分类图件，并进行了分类结果验证．     

基于遥感和GIS的景观分类研究--以安徽省为例

本以安徽省为例，探讨了地理信息系统在景观生态分类中的应用。中分类主要包括四个方面，第一，根据研究区特点及景观生态分类的实际需要确定分类的方法及各级指标体系；第二，对分类所需数据进行处理，提取分类所需的各种信息；第三，将各种信息综合叠加，得出景观分类系统，并做出研究区景观类型；第四，对分类结果进行评价，进而分析分类方法的优劣。研究结果表明遥感和GIS是景观生态分类的一种有效方法。     

基于遥感的承德围场县植被动态变化监测研究

以承德市围场县为例，探讨了利用遥感技术从Landsat-TM图像中监测植被动态变化的方法．该方法首先对1987年的Landsat-TM图像进行几何校正，并将1999年的Landsat-TM图像与其配准．先从1987年Landsat-TM图像中提取植被指数，再对1987年的植被指数图进行非监督分类，得到1987植被分布图．对1999年的Landsat-TM进行非监督分类，得到1999年的植被分布图．最后，对1987年和1999年的植被分布结构图应用ARCVIEW进行叠合分析，求出植被的变化．该研究表明，此法可以简单有效地将植被的动态变化信息予以监测，得出围场县1999年与1987年相比植被增加987．7Km^2的结论．     

江南丘陵区土地利用/覆被分类

江南丘陵区土地利用/履被类型相对比较复杂，传统的基于光谱特征的计算机自动分类的精度难以达到实际应用的需求．为了提高分类精度，需要模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析人手，综合其它辅助信息进行分类．在对绍兴试验区地学背景知识和遥感数据光谱特性充分分析的基础上，获取了试验区各类典型地物分类的知识，并以规则的形式表示这些知识，集成TM影像亮度值、亮度值关系和DEM、坡度和坡向地理辅助数据对试验区土地利用/履被进行分类．结果表明，该方法可以方便有效地综合多种辅助数据进行分类，得到令人满意的分类结果，本次试验的分类精度为86．66％。     

利用高分辨率遥感图像阴影信息提取建筑物高度

利用全色高分辨率卫星影像数据中的阴影信息进行建筑物高度计算的原理和方法，并结合专家分类系统，研究了如何进行建筑物阴影、顶部和建筑物向阳面分类，并计算出建筑物的高度．从试验区得结果表明，高分辨率的遥感数据在城市信息获取方面有着巨大价值．     

利用支持向量机SVM识别车辆类型

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类方法在实际二类分类问题的应用中显示出良好的学习和泛化能力，已被广泛地应用于多类分类问题的研究．以车辆轮廓特征为对象，将二类分类支持向量机SVM应用于多类车辆类型的识别，并与其它分类器的分类结果进行了对比．通过9次交叉验证实验，结果表明SVM对车辆数据样本的测试准确率达到了85．59％，其分类性能优于其它分类器．     

一种基于多关系的朴素贝叶斯空间分类算法

空间分类既要考虑待分类对象的非空间属性,还要考虑其空间邻接对象非空间属性对分类的影响.提出一种基于多关系的朴素贝叶斯空间分类算法,算法将多关系分类方法用于空间分类,考虑了不同近邻对象的非空间属性对分类产生的影响,其分类准确率高于单关系朴素贝叶斯空间分类算法.算法可以用于空间数据库中的大数据集,不需要复杂的数据预处理.     

基于实向量输入的角分类前向神经网络研究

快速分类是在线信息检索研究者关注的热点 .角分类前向神经网络是一类快速分类神经网络 .给出了一个新型的由两种神经元混合构成的神经网络 ,定义了相应的网络拓扑、学习算法和动力学行为 .分析表明 ,该网络的学习的时间复杂度是线性的 .实验表明 ,与二值神经元构成的神经网络相比 ,该网络在满足快速分类要求的同时 ,其分类准确率有显著的提高     

基于SVM的车型分类方法研究

随着图像处理和人工智能的发展,智能交通系统将会广泛的应用于现实生活中,而对智能交通系统中车型的自动分类方法将越来越繁多。本文结合支持向量机方法,提出一种基于图像处理的自动车型分类系统。并通过matlab实验平台设计了分类器,对所提供的车型图像实现自动分类,取得了较为满意的实验结果。     

基于对象立方体结构的决策树分类挖掘方法研究

面向对象数据库中的对象分类是指对任务相关对象集中的对象进行分类,从而得到分类规则。将任务相关对象集进行泛化可以避免分类规则的过度适应,并能提高分类精确度。用该方法对基于对象立方体结构的决策树分类方法进行了研究。     

中文网络分类目录分析与研究

通过分析中文网络分类目录的特点,指出分类目录存在的不足之处,提出提高网络分类目录质量的有效措施,并对网络信息分类法的统一化（标准化）问题进行了探讨。     

论交叉学科文献分类

依据交叉学科的特性,探讨了类分交叉学科所面临的困难及类分交叉学科的方法。     

广西湿地分类系统的研究

用分级分类法制定广西湿地的分类系统,把广西湿地系统地分为4级：第1级根据成因分为天然湿地和人工湿地两大类,第2级按地貌特征和功能分为9类,第3级按水文特征可为13类,第4级为基本级,共分为29类,其中天然湿地19类,人工湿地10类.该系统可用于广西全区、地市级不同规模和不同层次的湿地资源调查、研究工作.     

蕨类植物分类系统的一个新构想

简要回顾了蕨类植物分类系统研究的历史,在秦仁昌教授1978年的分类系统的基础上,提出了一个新的蕨类植物分类系统的构想.即将蕨类植物门分为:松叶蕨亚门、石松亚门、楔叶亚门、真蕨亚门、水韭亚门、卷柏亚门、苹亚门等七个亚门,并对此进行了论述.     

基于主题的图书分类方法探讨

图书分类的目的是为了找书方便和归架快捷。针对中国图书馆分类法在图书馆实际应用中的某些不足,结合大学图书馆借阅特点,提出了一种基于主题的图书分类法,此分类法有效提高了读者的阅读体验,同时减少了图书管理的工作量。     

操作参数对潮湿煤炭气流分级效果的影响

本论文对下风口开度、高速分散风风机频率和处理量三个试验因素,对潮湿细粒煤炭的气流分级效果的影响作了相应的分析讨论,得出了相应的结论。