钟迎春
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 供职机构：湖南科技大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理天文地球更多>>
- 多光谱遥感图像土地利用分类区域多中心方法被引量：5
- 2010年
- 针对遥感图像土地利用一种类别由多种地物组成,存在难以求取类别光谱特征多元分布模型的问题,分析了多光谱遥感图像土地利用的光谱特征和区域多中心特征,提出了一种光谱信息和区域信息基于规则的区域多中心分类方法,以类别的类内中心集合表征类别模式,以区域为分类单元,以区域单元含类别类内中心数和区域单元中属于某种类别的像元占单元总像元的百分比为分类准则;采用类内中心表征类别模式和基于规则的分类方法,较好地解决了土地利用类别由多种地物组成、类别模式不满足多元正态分布的问题,由于类别区域单元多中心特性差异大,分类规则的建立及训练样本的选择易于实现。实验表明:该方法能提高分类精度4%—6%。
- 林剑钟迎春彭顺喜刘建勋
- 关键词：多光谱遥感图像土地利用分类
- 土地利用一级类别分类TM与ASTER数据适用性分析被引量：2
- 2011年
- 空间分辨率15 m的ASTER数据与30 m的TM数据都可用于土地利用一级类别分类,针对哪种数据及分类方法更实用的问题,计算了一级类别类内光谱距离分布,分析类别聚类性能,分别采用基于统计的最大似然法和基于规则的区域多中心法进行分类比较,实验表明:①多数土地一级类别宜采用TM数据,其分类精度较ASTER数据高约4%;②TM数据一级类别有较好的聚类性能,对于聚类性能较差的类别宜采用基于规则的分类方法。
- 林剑赵会芳曾毅钟迎春
- 关键词：土地利用
- 基于模糊粗糙集的遥感图像土地利用区域多中心分类法
- 随着遥感技术的快速发展,利用遥感图像进行土地利用分类是遥感应用研究中的一个重要领域。如何提高遥感图像土地利用分类的精度是当前需要解决的关键问题。 粗糙集和模糊集均为处理不确定性问题的数学分析理论。粗糙集将知识作为对对象分...
- 钟迎春
- 关键词：土地利用分类多光谱遥感图像模糊集粗糙集
- 文献传递
- GIS本科层次人才培养的课程体系设计被引量：2
- 2009年
- 针对G IS本科层次人才培养存在专业定位不一致引起的课程体系差异大的问题,从地理信息系统(G IS)的基本定义出发,阐述了G IS所涉及的科学与技术体系结构,结合社会对G IS人才需求,分析了国内外G IS专业典型课程体系,提出目前G IS本科专业宜分为地理信息系统和地理信息工程(G IE)专业,G IS专业课程以应用领域知识为主,G IE专业以地理信息软件开发为主。
- 林剑钟迎春赵会芳
- 关键词：地理信息系统课程体系地理信息工程
