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国家重点基础研究发展计划(2003cb214600)

作品数:4 被引量:129H指数:3
相关作者:韩玲吴汉宁赵希刚王靖华柏冠军更多>>
相关机构:西北大学长安大学更多>>
发文基金:国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
相关领域:天文地球自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇天文地球
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇遥感
  • 2篇遥感影像
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇人工神经
  • 2篇人工神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇工神经网络
  • 2篇人工神经网
  • 1篇地形模型
  • 1篇地震属性
  • 1篇地震属性参数
  • 1篇地震资料
  • 1篇多层感知器
  • 1篇多分辨
  • 1篇多分辨率
  • 1篇三维可视化
  • 1篇数据融合
  • 1篇四叉树
  • 1篇可视化

机构

  • 3篇西北大学
  • 1篇长安大学

作者

  • 3篇韩玲
  • 2篇吴汉宁
  • 1篇柏冠军
  • 1篇王靖华
  • 1篇赵希刚
  • 1篇邹永玲

传媒

  • 2篇西北大学学报...
  • 1篇测绘通报
  • 1篇地球物理学进...

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2006
  • 2篇2004
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
地震资料预测薄层厚度方法研究与应用被引量:65
2006年
薄层厚度预测一直是公认的难题之一,其难度就在于如何准确地识别和提取薄层的地震属性.常规方法是利用时间域或频率域地震属性与薄层厚度的线性关系计算.但是理论与实际资料表明,不同的薄层和地层组合对地震波的动力学的信息影响很大,各种参数与薄层厚度成非线性关系,使用单一的信息不可能准确预测薄层厚度.本文利用三种线性预测原理(模型),经数学变换为属性参数,采用非线性BP网络预测薄层厚度,取得了令人满意的效果.
柏冠军吴汉宁赵希刚王靖华
关键词:薄层地震属性参数人工神经网络
基于人工神经网络——多层感知器(MLP)的遥感影像分类模型被引量:34
2004年
新一代遥感信息分类方法的应用,主要是将近年来发展起来的人工神经网络、模糊理论、人工智能等技术用于遥感信息分类,从算法上改进分类的精度。论述人工神经网络中的多层感知器(MLP)的基本思想,结合实例,用多层感知器(MLP)方法对单源及多源融合遥感影像进行了分类,并与各种分类方法的结果进行比较。
韩玲
关键词:人工神经网络多层感知器MLP遥感影像
地形模型实时多分辨率显示算法的研究被引量:3
2007年
目的对于具有海量数据特征的地形实现既要保持视觉效果,又要提供较高的显示速率,以生成高度真实感和超快显示速度并存的三维地形。方法基于四叉树的鄂尔多斯盆地地形三维实时细节层次模型(LOD)表示的方法,从建模的角度来解决海量数据地形的实时显示问题。结果能够在不显著降低地形场景绘制质量的情况下达到理想的浏览效果,能实现地形的快速3D浏览。结论本方法对建立地形的多分辨率模型是一个非常有效的方法。
韩玲邹永玲
关键词:四叉树三维可视化多分辨率
多源遥感影像数据融合的理论与技术被引量:27
2004年
目的 探讨多源遥感影像数据融合技术,包括融合概念、融合原理、融合算法、融合效果评价。方法 对于不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合分析,提出像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法及用信息论的理论建立融合影像评价系统。结果 信息融合可分为3个层次:像素级、特征级和决策级融合;像素级融合信息损失最小,决策级融合信息损失最大;像素级融合精度最高,决策级融合精度最低。结论 对同一地区的多源遥感影像数据进行融合,可以产生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的估计和判断,可以提高影像的空间分辨率和清晰度,有效提高遥感影像数据的利用率等。
韩玲吴汉宁
关键词:多源遥感影像数据融合
共1页<1>
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