国家自然科学基金(41072245)
- 作品数：5 被引量：36H指数：3
- 相关作者：余先川胡丹张立保徐金东贺辉更多>>
- 相关机构：北京师范大学中国传媒大学中化地质矿山总局地质研究院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术石油与天然气工程更多>>
- 基于Lasso函数的分层混合模糊-神经网络及其在遥感影像分类中的应用被引量：2
- 2011年
- 本文提出一种新的分层混合模糊-神经网络(HHFNN)算法.在模糊系统中使用Takagi-Sugeno模型和三角波隶属函数.同时,为降低离散输入变量中可能存在的强交互作用,采用了系数收缩机制中的Lasso函数.最后,以福建的漳平洛阳—安溪潘田地区LANDSAT ETM+遥感影像数据地物分类为例,应用本文的改进算法与其他神经网络算法进行分析比较,得到了较高的分类精度,验证了采用基于Lasso函数的T-S型分层混合模糊-神经网络的可行性和有效性,可作为一种新的遥感影像地物分类方法.
- 余先川代莎胡丹江启煜
- 关键词：遥感影像分类
- 基于面向对象的无监督分类的遥感影像自动分类方法被引量：22
- 2012年
- 为了实现无任何先验知识的高分辨率遥感数据的自动分类,并进一步提高自动分类精度和效率,提出了一种基于面向对象的无监督分类方法(Object Oriented Unsupervised Classification).具体步骤如下:首先对遥感影像进行分割,得到一系列空间上相邻、同质性较好的分割单元,然后对分割单元进行特征提取,得到分割单元的对象特征(光谱特征、纹理特征等多特征信息),进而对分割单元进行基于对象特征马氏距离聚类.最后,通过分类后处理(类别合并、错分类别调整等)得到最终的分类结果.通过实验表明:本文提出的方法不仅能够利用影像中更多的特征信息进行聚类而且还可以有效地减少聚类对象的个数,从而使自动分类的精度和效率都得到较大的提升.
- 余先川安卫杰贺辉
- 关键词：聚类遥感影像模式识别
- 地震、测井和地质数据融合与实现被引量：4
- 2012年
- 厚覆盖区地下地质模型所依靠的数据主要是地震和测井资料,但地震数据反映范围广而分辨率低,测井数据则分辨率高而反映范围小,如何有效地将两者组合利用,克服各自不足是论证的重点,说明了用数据树的形式组织所有井与地震地质等数据,并能同时生成和编辑多口井的合成地震记录,来确定不同井的深时关系,为把不同域的地震数据和测井数据融合显示建立基础,提供了实时修改子波的频率和相位来做合成记录的功能,也有反射系数与子波的分布褶积等最新的方法,以慢镜头的形式说明合成记录的形成过程。这些功能的应用,给用户确定正确的地下速度场提供了先进的手段,为地质模型建立提供了先进的方法。
- 丁卫平余先川
- 关键词：地质模型相位目的层
- 基于二次散射的高光谱遥感图像光谱非线性混合模型被引量：7
- 2013年
- 高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重。为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度)。然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求。为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scat-tering model,SSM)。通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果。
- 余先川李建广徐金东张立保胡丹
- 关键词：高光谱遥感图像线性混合模型非线性混合模型
- 一种基于Retinex的非线性彩色图像增强算法被引量：1
- 2012年
- 针对多尺度Retinex彩色恢复(MSRCR)算法容易造成颜色失真和丢失细节信息的缺点,本文提出了一种基于Retinex的非线性彩色图像增强算法。首先将图像从RGB空间转换到YCbCr空间,从而避免了直接在RGB空间进行处理时易造成颜色失真的缺陷,然后采用改进的Retinex模型进行局部自适应增强,很好地保留了图像的细节信息,再利用Gamma校正做全局亮度调整,对图像的整体动态范围进行压缩,最后再将图像从YCbCr空间转换到RGB空间。实验结果表明,算法对自然图像和遥感影像的处理结果都很有效,没有出现颜色失真现象,在改善视觉效果的同时也增强了图像的细节信息。
- 余先川倪锋胡丹张立保徐金东
- 关键词：RETINEXHVS图像增强
