福建省自然科学基金(D0710012)
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 相关作者：吴波周小成高海燕赵银娣张金牡更多>>
- 相关机构：福州大学中国矿业大学中国地质大学（北京）更多>>
- 发文基金：福建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经济管理矿业工程更多>>
- 面向混合像元分解的光谱维小波特征提取被引量：1
- 2008年
- 根据线性混合模型的特点,探讨面向混合像元分解的光谱特征提取与选择,提出以小波低频系数为特征的混合像元分解方法.高光谱像元矢量进行离散二进小波变换后,提取光谱特征影像,再基于特征影像估计出混合像元的组分,并用AVIRIS合成影像验证该分解方法.实验结果表明,良好的光谱特征能够较大地提高遥感混合像元的分解精度,比原始波段分解的精度提高约23%.
- 吴波周小成高海燕
- 关键词：小波变换混合像元光谱特征
- 端元约束下的高光谱混合像元非负矩阵分解被引量：7
- 2008年
- 提出一种端元约束条件下的非负矩阵分解方法来自动反演混合像元组分。以端元光谱之间的差距为约束条件,使得目标函数综合了影像的分解误差和端元光谱的影响,并以最大后验概率方法导出了限制性非负矩阵分解的迭代算法。成像光谱数据实验结果表明该方法能够自动提取影像的端元光谱矩阵与组分信息,且分解精度比IEA方法高。
- 吴波赵银娣周小成
- 关键词：非负矩阵分解混合像元
- 一种基于多源遥感影像的亚端元光谱提取方法被引量：1
- 2009年
- 提出一种利用多源影像来提取低分辨影像亚端元光谱的方法,该方法利用高分辨分类得到的组分与低分辨的光谱之间的线性混合关系,建立了反演出低分辨影像的亚端元光谱的线性模型,并提出一种快速鲁棒反演亚端元光谱的提取方法。利用IKONOS和ETM数据验证了本文提出方法,实验结果表明了该方法的有效性。
- 朱长富吴波吴逸人高海燕
- 关键词：混合像元
- 非线性混合像元分解的可视化分析与评价被引量：1
- 2010年
- 混合像元的非线性分解通常采用神经元网络模型来拟合,普遍缺乏线性分解模型简单明确的物理意义,导致难于了解像元混合的特点及误差分布的模式。为此,提出均方根误差、双变量统计、置信度估计和混合复杂度等可视化方法来评价非线性混合模型分解的结果,直观地表达出影像中像元的分解精度、混合程度以及误差分布模式等,从而理解非线性混合模型分解的某些特点。实验以投影追踪学习网络(PPLN)为例,利用MOD IS与ETM+数据,对MOD IS混合像元分解进行了可视化分析,一定程度上展现了PPLN分解的某些特点。通过与反向传播神经网络(BPNN)分解比较结果表明,PPLN具有较高的分解精度,总体误差从0.182 8降低到0.171 7,降低了大约6.5%,且可视化分析表明混合程度较大的区域发生在城区和稀疏植被覆盖区。
- 吴波袁春
- 关键词：可视化混合像元
- 基于支持向量机的水利工程项目风险评价被引量：2
- 2008年
- 提出一种基于支持向量机的水利工程项目投资风险的评价方法,支持向量机具有样本数量的依赖性弱,对数据测量的误差不敏感等特点。通过学习有限数量,且带有观测误差的样本建立的模型仍具有很强的泛化能力。因此,在实际的项目风险评价应用方面必然必然具有很大的优势。实例研究表明,支持向量机的方法比神经网络具有更好推广性能和鲁棒性,因而更适合于实际的投资项目风险评价的研究。
- 张金牡
- 关键词：支持向量机
