基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。     

基于低碳视角的土地利用与生态环境耦合关系——以武汉市为例

本文基于低碳发展的视角构建了土地利用与生态环境的综合评价体系,以武汉市1995年至2011年的指标数据为例,建立了武汉市土地利用-生态环境的耦合发展模型,并对武汉市的耦合发展进行时空分异研究。研究结果表明:研究期内武汉市土地利用程度不断增强,特别在2005年以后发展速度显著加快,生态环境水平波动频繁,阶段性显著;土地-生态耦合发展度从0.54上升为0.83,从轻度失调发展向协调发展过渡,其中中心区发展稳定,郊区发展水平快速提高;2004年以后碳排放增加对生态环境负效应逐步显现。基于上述研究,本文提出了长期化持续化的环保举措、发展绿色GDP等建议。