宋维静
- 作品数：2 被引量：25H指数：2
- 供职机构：中国地质大学计算机学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 遥感大数据的智能处理:现状与挑战被引量：19
- 2014年
- 随着遥感技术的发展,遥感数据空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率越来越高,数据类型越来越丰富,与此同时,数据量也越来越大。遥感大数据向传统的遥感数据智能处理提出了新的挑战。本文从信息处理的角度论述了遥感大数据的海量、异构、多源的外部特征与高维度、多尺度、非平稳的内部特征,阐述了遥感大数据智能处理在算法方面所涉及的关键技术,分析了遥感大数据稀疏表征字典训练与稀疏求解方面的研究现状与存在的问题,讨论了遥感大数据数据挖掘面临的挑战,阐述了遥感大数据知识发现数据降维方面现有的解决方法与难题,并对相应的问题进行了概括性讨论。最后,总结了遥感大数据智能处理目前的研究阶段与研究意义。
- 宋维静刘鹏王力哲吕科
- 关键词：数据挖掘知识发现
- 遥感数据的高斯金字塔尺度上推方法研究被引量：6
- 2017年
- 尺度转换是遥感信息科学领域的研究热点,其传统研究方法大多局限于统计模型,对数据的空间结构信息考虑较少,很难满足遥感数据的多尺度表达要求。基于此,针对遥感数据的尺度不一致问题,本文提出了一种利用高斯金字塔的图像模糊特性进行遥感数据尺度上推的方法,在对金字塔每一层的数据高斯模糊的基础上,通过多次连续的降采样,得到一系列不同尺度的数据,从而满足实际应用的空间分辨率要求。为了验证本文所提方法的有效性,本文选择Landsat7 ETM影像和ASTER GDEM为研究数据进行尺度上推,并与传统的最邻近、双线性以及立方卷积等方法进行了实验对比,采用均值、方差、均方根误差、平均绝对误差等评价指标,以及相同分辨率的ASTER GDEM和SRTM DEM的等高线套合结果来衡量高斯金字塔方法的性能。实验结果表明,本文使用的高斯金字塔尺度上推方法能够有效地实现连续遥感数据的尺度转换,在保持遥感数据局部细节特征的基础上,较好地保持了原始遥感数据的信息量以及空间结构特征。
- 李乐宋维静陈腊娇王力哲高丹
- 关键词：遥感数据高斯金字塔高斯模糊
