基于混合熵模型的遥感分类不确定性的多尺度评价方法研究

不确定性是影响遥感图像分类质量的最主要因素,针对在遥感图像分类过程中同时存在随机不确定性和模糊不确定性的特点,提出基于混合熵模型来综合测度这两种不确定性的方法,并建立起多尺度的评价指标。在分析混合熵模型基本原理的基础之上,提出利用特征空间的和模糊分类器的统计数据来建立信息熵、模糊熵以及混合熵的方法。同时,在像元和类别尺度上,分别建立像元混合熵和类别混合熵的指标对分类不确定性进行评价。最后,应用湖北省黄石市的遥感影像对上述评价方法进行验证分析,实验结果表明,混合熵模型能有效地反映分类过程中随机不确定性和模糊不确定性的综合影响,并从不同尺度反映出遥感影像分类的质量问题。

遥感云分类不确定性的多维混合熵模型评价

针对遥感影像提取信息分类过程中存在随机不确定性和模糊不确定性两种噪声,影响分类结果的准确性问题,该文在多光谱遥感影像处理中,通过对传统的混合熵模型进行多维化改进,提出多维混合熵的不确定性评价模型。采用云算法对遥感影像进行解译分类,获取相应的不确定性模型参数计算出信息熵和模糊熵,从像元和类别两个尺度构建出遥感云分类不确定性的多维混合熵评价模型。结果表明,多维混合熵模型能够充分考虑多光谱遥感数据的多维性,可以从不同尺度对遥感分类的随机不确定性和模糊不确定性进行有效全面地评价。

计及失效事件和严重程度不确定性的设备电压暂降失效率评估

综合考虑电压暂降影响下设备失效事件发生和后果严重程度的复杂不确定性,将设备失效样本分为由随机性、模糊性和交叉不确定性引起的失效样本,分别用随机熵、模糊熵和交叉熵度量刻画相应的不确定性,建立最大混合熵评估模型,并用近似规划法求解。在分别定量评估3类不确定性引起的设备失效率的基础上,按各自的权重进行设备失效率综合评估,评估结果表明,该方法能克服现有方法的过估计和欠估计问题。