基于后验概率空间变化向量分析的NSCT高分辨率遥感影像变化检测

非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)和变化向量分析法(change vector analysis,CVA)在高分辨率遥感影像变化检测中,会因不同地物的变化幅度有显著差异,而在单一阈值下无法保证较高的检测精度。为此,文章在后验概率空间变化向量分析(change vector analysis in posterior probability space,CVAPS)的框架下,提出了一种基于模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)和简单贝叶斯网络(simple Bayesian network,SBN)的NSCT变化检测方法(FCM-SBN-CVAPS-NSCT)。该方法首先将FCM与SBN耦合,计算出后验概率变化强度图;之后,通过NSCT将后验概率变化强度图分解为不同尺度和方向的子图,通过保留高频子图中的细节并消除噪声,优化了重构后的后验概率变化强度图,实现了后验概率空间下的多尺度、多方向的变化检测,最终提高了变化检测的精度。实验结果表明,所提方法在3个研究区中得到的Kappa系数比FCM-SBN-CVAPS分别高出了0.1009,0.0566和0.0674,具有一定的优越性。

基于变化向量分析的土地利用/覆盖变化动态监测(Ⅰ)——变化阈值的确定方法

本文以北京市海淀区为例 ,把变化向量分析方法引进到了当前国内的土地利用 /覆盖变化监测中 ,针对变化向量分析方法中变化阈值确定的难题 ,提出了一种双窗口变步长阈值搜寻的新方法。从海淀区的实例研究结果看 ,变化的检测精度可以达到 87%以上。表明变化向量分析法在解决阈值问题后 ,确实可以有效地提取土地利用

基于变化向量分析的冬小麦长势变化监测研究

现有的农作物长势遥感监测的基本思路是利用NDVI曲线形态变化与作物苗情变化的响应关系,提取特征参数,推测作物的生长发育状况。但由于表征NDVI时间序列曲线的特征参数较多,难以对所有特征参数进行全面变化分析。本研究引进变化向量分析理论,以东部五省冬小麦为研究对象,以1999-2005年SPOT-VGT的旬最大合成NDVI数据为主要数据源,采用Savizky-Golay滤波器重构NDVI时间序列,进而构建基于变化向量分析的长势监测模型,分别对研究区的年际与年内长势变化进行时间和空间上的定量分析。研究表明,变化向量分析方法能有效地从空间域和时间域反映东部五省冬小麦长势变化规律,以单一综合性指标综合了NDVI时间序列曲线的大多数特征参数,为农作物长势遥感监测提供了一种新的研究思路。

冬小麦冻害灾情及长势恢复的变化向量分析

大尺度监测冬小麦冻害灾情,需要结合受冻后长势监测,以提高冻害监测精度。鉴于温度并非唯一冻害因子,且归一化植被指数(NDVI)易高估封垄前冬小麦覆盖度,该文引入基于多时相植被指数的变化向量分析法,进行冬小麦冻害灾情及受灾后长势监测研究。选取河北藁城2010年冬小麦冻害作为研究对象,利用多时相环境小卫星数据提取多种植被指数,构建变化向量并分析其动态变化趋势,结合冬小麦冻害光谱特征敏感性分析,建立冻害灾情遥感监测模型,并展开长势恢复程度监测。结果表明,变化向量分析法能有效地反映冬小麦受冻和长势恢复程度及空间分布,在基于多种植被指数建立的变化向量监测模型中,基于光谱结构不敏感指数SIPI建立的模型较精度最高,其冻害监测及长势恢复监测模型精度分别达83.3%、88.9%。因此,变化向量分析法能有效地监测冬小麦冻害灾情与灾后长势恢复情况,同时对其他作物灾害监测提供了途径。

基于变化向量分析的玉米收获期遥感监测

现有的作物收获期遥感监测的基本思路是利用NDVI曲线形态变化与作物形态的显著变化之间的响应关系,推测作物的收获期,并且仅对整个区域的平均收获期进行监测。该研究引进变化向量分析理论,以兖州市夏玉米为研究对象,以2009年覆盖研究区玉米收获季的三期环境小卫星B星座CCD(HJ-CCD)影像的NDVI信息为主要数据源,研究多时相NDVI的变化大小和变化过程与收获期的关系,进而构建基于变化向量分析的玉米收获期遥感监测模型,对研究区内玉米种植地块的收获期进行实时监测。通过野外实测样本对兖州玉米收获期遥感监测结果进行精度验证,精度可达89.65%,玉米收获期在空间呈南至北的分布,与兖州农业局提供的玉米收获期空间分布信息基本一致。研究表明,变化向量分析方法通过定量分析收获季节内NDVI的变化过程,有效地反映出玉米收获规律,为作物收获期遥感监测提供了一种新的研究思路。

基于PCA的变化向量分析法遥感影像变化检测

为实现对土地覆盖变化的遥感监测,研究了一种基于不同年份单时相遥感数据提取差异影像、自动确定变化阈值提取变化区域的新方法。以南通市Landsat8 OLI影像为例,对2期影像分别进行主成分分析(principal component analysis,PCA);取前3个主分量进行变化向量分析(change vector analysis,CVA),构造变化检测差异影像,并与传统PCA法和CVA法构造的差异影像进行对比;对3景差异影像分别用传统全局阈值法和局部最小错分概率法自动确定阈值,分别提取变化区域,得到6景变化区域图。利用目视解译样点进行精度评价的结果表明,改进后的基于PCA的CVA法提取的变化区域总体精度可达92.78%,Kappa系数可达0.842 6,证明使用该方法可有效地进行不同年份单时相遥感数据的变化检测。

支持向量机与分类后验概率空间变化向量分析法相结合的冬小麦种植面积测量方法

利用遥感手段提取农作物种植面积时,需要结合作物物候特征,以提高面积的提取精度。该文以北京市通州区西南部为试验区,以冬小麦为研究对象,利用多时相的环境减灾小卫星遥感影像数据,通过基于支持向量机二分法的分类后验概率空间变化向量分析法进行冬小麦种植面积遥感测量试验研究。研究结果表明:该文提出的方法测量结果总体精度、Kappa系数分别为95%、0.90,远高于支持向量机(SVM)分类后直接比较方法(总体精度91%,Kappa系数0.79);解决了实际应用中的变化阈值选取的主观性问题,该方法的频度直方图两极化现象使得变化阈值取值部分频度被压低摊平,阈值敏感度降低,变化阈值取值更为客观,一定程度上解决了阈值难以设定的问题;SVM二分法和变化向量分析的结合增强了对光谱的敏感性,能够监测不同季相上植被的长势变化,进而提高了农作物种植面积遥感测量的精度,同时对其他农作物种植面积测量提供了途径。

面向对象变化向量分析的遥感影像变化检测

为了解决基于像元的变化向量分析法在高分辨率遥感影像变化检测中精度低的问题,提出了一种面向对象变化向量分析的遥感影像变化检测方法。综合2个时期的遥感影像,首先通过影像分割获取像斑,其次提取直方图作为像斑的特征向量,再次采用直方图相交法度量2个时期像斑直方图之间的距离,构建像斑的变化向量,然后利用加权组合的方法计算像斑变化向量的模,最后依据最大熵原理获取变化检测阈值,对像斑进行变化/未变化判别。在QuickBird及Ikonos遥感影像上的实验表明:在高分辨率遥感影像变化检测中,与基于像元的变化向量分析法相比,该方法变化检测的精度较优,变化检测的正确率分别达到了0.92与0.90。

基于面向对象多特征变化向量分析法的森林资源变化检测

[目的]基于面向对象变化向量分析法,进行森林资源变化检测。[方法]应用国产高分二号多光谱影像,以森林采伐和造林活动多、林地变化频率高的广西壮族自治区上思县为研究区,应用随机森林平均精确率减少的方法进行变化特征的选择,通过选取的不同特征向量和常规的基于光谱均值、光谱均值和标准差的变化向量分析法,以及基于NDVI差值法的变化检测结果对比,获取较好的森林资源变化检测方法和结果。[结果]高分二号多光谱影像的蓝、绿、红波段光谱均值和NDVI值共4个特征参与的变化向量分析法,识别森林资源变化精度高,总体精度92.94%,Kappa系数0.7630,变化地类误检率15.63%,漏检率22.86%。[结论]经过特征选择后,基于面向对象变化向量分析法比常规的多特征参与的变化向量分析法识别森林资源变化的效果好。

基于独立向量分析的脑电信号中肌电伪迹的去除方法

脑电数据经常被各种电生理信号伪迹所污染。在常见伪迹中,肌电伪迹特别难以去除。文献中最常用的方法包括诸如独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)和典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)等盲源分离技术。该文首次提出一种基于独立向量分析(Independent Vector Analysis,IVA)的新方法,用以去除脑电中的肌电伪迹。IVA同时使用高阶统计量和二阶统计量,因此该方法能够充分利用肌电伪迹的非高斯性和弱相关性,兼具ICA方法和CCA方法的优势。实验表明,使用IVA方法可以在保留脑电成份的同时极大抑制肌电伪迹,效果显著优于ICA法和CCA法。

基于向量分析法的三相交联电缆局部放电检测与分析识别技术

三相交联电缆的局部放电诊断易受到外界环境、相间串扰等因素的影响。为了解决信号的串扰问题,介绍了基于向量分析法的三相交联电缆局部放电检测与识别技术。该方法基于不同的局放脉冲衰减程度不同的原理,利用三相信号脉冲组的幅值关系构建三相幅值相位关系图,用来区分外部噪声和内部局放信号,同时分离不同的局放源。通过理论研究与现场实例的分析可以得出结论,该方法在高压交联电缆的局放诊断方面具有较好的可行性和优越性,可有效应用于三相交联电缆局放现场检测和绝缘诊断。

一种基于变化向量分析的变化检测方法

变化检测阈值对变化检测精确度的确定具有十分重要的影响,目前变化阈值的确定一般通过经验来完成,带有很大主观性.本文以变化向量分析方法为基础,将其运用到对图像的变化检测中,提出了一种以区域扩散的自适应确定阈值的方法来解决此类问题,在进行像素信息比较后的差值图像上设定一个阈值,并把该阈值应用到整幅图像上,从而使得变化检测精确度达到最高.同时运用相关资料进行精确分析和评价.结果表明,此方法提高了变化检测精确度.

机组轴封系统热经济性向量分析法及应用

在轴封系统热经济性矩阵分析模型的基础上,提出热交换向量概念,由此推导出了轴封系统热经济性向量分析模型,其与热力系统结构一一对应。应用表明,该模型计算简捷、通用性强、易于理解、编程,适用于不同火电机组的轴封系统。

基于面向对象变化向量分析法的遥感影像森林变化检测

为探讨用于森林资源数据库更新的森林变化空间信息采集方法,以林地变化频繁快速、变化图斑多且小的广西上思县局部区域为研究区,以资源三号(ZY-3)和高分一号(GF-1)高空间分辨率卫星遥感图像和小班专题图为数据源,采用面向对象的变化向量分析(change vector analysis,CVA)方法,基于马氏距离、欧氏距离和相对误差距离度量变化强度,通过目标函数确定最佳检测阈值,以小班为单元进行森林变化检测。结果表明,用欧氏距离、马氏距离检测的森林变化结果都不甚理想,漏检率和误检率高,总体精度较低,Kappa系数较小;用相对误差距离检测的结果较好,漏检率(21.0%)和误检率(32.5%)均最小,总体精度最高(89.6%),Kappa系数最大(0.664);误检测的图斑多为成林地和无林地(建设用地、林区道路等),各个变化类型都出现了少量漏检图斑。

基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法

独立向量分析(IVA)是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一,但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性。该文提出一种基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法,该算法使用特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对分离矩阵进行初始化,并对步长参数进行了自适应优化。JADE初始化能够使分离矩阵具有合理的初值,避免局部收敛的情况;步长的自适应优化能够显著提升算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法进一步提升了分离性能,并显著缩短了运算时间。

变化向量分析结合光谱解混的高光谱变化检测

针对多时相高光谱图像像素级的多类变化检测问题,提出变化向量分析和光谱解混相结合的多类变化检测方法.基于光谱变化向量分析,利用最大期望(EM)算法迭代求阈值,实现变化区域检测.对多时相高光谱图像分别提取端元,求解2个图像中变化区域像元的丰度.以相关系数为相似性判断准则,根据图像分类精细程度自适应确定阈值,实现多时相高光谱图像各端元对应类别的匹配和确定.对变化向量分析方法检测出的变化区域求丰度,根据丰度最大确定各像元类别.通过逐像元类别比较,判断类别变化信息.仿真数据和真实多时相高光谱图像的变化检测实验结果表明,与直接光谱解混分类后变化检测方法相比,采用提出的方法能够明显提高高光谱图像多类变化检测的精度,运行效率提高1倍以上.

山区地表采动滑移机理及其向量分析

1 山区地表采动滑移机理以山区地表移动迭加原理为基础,分析了山区地表观测站和岩体内部的资料,且采用实验室模拟和数值模拟等手段,基本上摸清了山区地表采动滑移机理,现扼要归纳如下: 1 1 山区采动滑移主要发生在表土层与基岩的接触面上,如图1所示。

快速定点独立向量分析在语音信号盲分离中的应用

针对包括环境噪声的混叠语音信号分离困难问题,提出一种新的频域快速定点独立向量分析模型,对混叠语音信号进行盲分离.该模型中的每个源信号以向量形式混合,模型采用二次泰勒多项式把牛顿迭代算法直接应用于复变量对照函数,通过最优化使牛顿迭代规则更加简单和清晰.对实际采集的语音信号进行仿真,实验证明算法很好地分离了卷积盲源信号,新算法具有良好的收敛性和较高的准确性.

人力资源的基本粒子:一个向量分析模型

用辩证唯物主义理论和现代系统论思想来看,构成企业整体行为的基本行为单元--个人行为,以及构成组织整体能力系统的基本子系统--雇员个人能力系统,它们是企业形成整体行为和赢得竞争优势的基础,对个人行为和能力进行分析对企业的重要性不言而喻.本文通过对行为进行向量化分析,发现人员与岗位在匹配过程中的经济效率损失,并建立一个关于个人能力中被企业实际有效利用的部分(这个部分是企业人力资源总量的最基本构成单元,姑且称之为个人人力资源)与其影响因素之间关系的数学表达式--人力资源函数.然后,在对这个模型进行数学分析的基础上,结合当前人力资源管理实践,来探讨如何改善人员与岗位之间的匹配关系,从而提高个人人力资源的利用率,降低经济效率损失.

向量分析与潮流的关系

本文通过定性分析和定量计算两种手段 ,分别在复平面和极坐标中 ,对不同潮流情况下电压及电流的向量加以分析 。