阎继宁
- 作品数：3 被引量：20H指数：2
- 供职机构：中国科学院新疆生态与地理研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划中国科学院西部之光基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种高光谱遥感数据条带及随机点噪声去除方法被引量：2
- 2013年
- 针对高光谱数据条带噪声的分布特点,本文提出在空间域采用矩匹配法去除条带噪声,在NSCT域采用基于邻域信息的自适应软阈值滤波法去除随机点噪声的综合去噪模型。通过哈图金矿区HSI二级产品数据实验证明,该方法不仅可以有效地去除条带及随机点噪声,而且较为完整地保留了原始影像的特征信息及边沿细节,进而为高光谱遥感定量分析与应用提供数据基础。
- 阎继宁周可法王金林孙莉秦艳芳吴艳爽
- 关键词：高光谱数据NSCT自适应阈值
- 人工神经网络在成矿预测中的应用被引量：5
- 2011年
- 成矿预测正从定性描述性预测向定量成矿预测转变,数理统计方法和技术逐渐引入地学研究。传统统计方法多假想包含地学现象的空间为均质,假定在一个尺度上的地学关系在另一个尺度上也是相同的,而在实际应用中这样的地质条件是不可能存在的。而非线性科学正具有不满足线性叠加原理的性质,因此将非线性科学如人工神经网络与成矿预测相结合是未来矿产资源预测的发展方向。采用Kohonen聚类模型和BP预测模型相结合的方法,对包古图金矿区1444个矿点的地球化学数据进行聚类分析并建立成矿预测模型,预测正确率为85.2%。该方法性能良好,具有一定的实际意义,为解决成矿预测提供了一种新的手段。
- 阎继宁周可法王金林张海波程宛文刘朝霞
- 关键词：人工神经网络KOHONEN成矿预测
- 基于SAM与SVM的高光谱遥感蚀变信息提取被引量：13
- 2013年
- 高光谱遥感技术的发展,提高了遥感技术的定量化水平,要求人们从光谱维去理解地物在空间维的变换。提出了一种光谱角匹配技术(Spectral Angle Mapper,SAM)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的高光谱遥感蚀变信息提取模型,在光谱维提取地表的蚀变信息。鉴于SAM算法仅考虑波谱矢量方向,忽略辐射亮度大小的缺点,利用SVM算法对SAM的提取结果进行二次分类,利用网格搜索法并结合分类精度评估进行参数寻优。通过AVIRIS高光谱数据实验证明,提取的蚀变信息分类精度为78.172 6%,Kappa系数为0.712 5。该模型计算方便,对于解决光谱维的地物分类及相似矿物的蚀变信息提取具有一定的实际意义。
- 阎继宁周可法王金林王珊珊汪玮李东
- 关键词：支持向量机蚀变信息提取
