基于像斑直方图G统计量的遥感影像分类

为了充分利用像斑的光谱特征,提出一种基于像斑直方图G统计量的影像分类方法。通过多尺度影像分割获取像斑,选择合适的训练样本像斑;依据像斑的光谱属性,自适应地设定光谱直方图的灰度级,提取像斑的光谱直方图;采用G统计量度量测试像斑与各训练样本像斑光谱直方图间的距离,用来表达像斑光谱特征的异质性;利用最小距离分类器获得影像分类结果。遥感影像分类实验结果表明,该方法能有效提高影像的分类精度。

基于对象直方图G统计量的遥感影像道路提取

提出了一种基于对象直方图G统计量的遥感影像道路提取方法。首先基于标记分水岭算法分割高分辨率遥感影像获取对象像斑,提取对象光谱特征并利用SVM从影像中分离出光谱相似的建成区(道路、建筑物等);然后从建成区选择合适的对象作为训练样本,采用G统计量度量测试样本与训练样本的LBP纹理直方图距离,以表达对象纹理特征的异质性,并利用最小距离分类器完成建成区内道路与建筑物等的分离;最后结合几何形状特征和数学形态学处理对提取的道路进行优化,获得最终的道路提取结果。试验结果表明:该方法能较好地提取出道路信息。

基于谱间G统计量的遥感影像道路提取

针对高分影像地物的复杂性及光谱特征的相似性所导致提取道路时具备较大难度并且较低精确度的问题,提出一种通过获取和分析道路的谱间G统计量信息来标识道路的方法。首先对原始影像进行HIS变换提取S(Saturation,光谱饱和度)分量,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)并融入对象光谱、形状特征,实现道路信息的粗略提取;然后通过选取合适的训练样本,谱间G统计量构建联合概率,来精确提取粗分类中的道路点。最后采用面积、对象饱和度和线性指数等形状特征以及形态学相关优化操作来获取到精确的道路信息。实验结果表明:该方法道路信息提取精度明显提高。

应用G统计量分析2006年浙江省肺结核的空间异质性

目的应用G统计量，分析浙江省肺结核的空间异质性，确定浙江省结核病发病热点区域。方法2006年浙江省90个县（市、区）肺结核发病资料来自《浙江省疫情汇编》。空间分析采用的电子地图为1：25万浙江省县界电子地图。采用ArcGIS9．2软件空间统计模块进行空间自相关分析全局G统计量和局部G统计量计算及其检验。结果2006年浙江省报告肺结核发病43467例，报告发病率为88．74／10万，2006年全局G统计量为0．0764（P〈0．05），浙江省存在肺结核高发病率聚集区，包括玉环县、乐清市、平阳县、洞头县、永嘉县、瑞安市、温州龙湾区、鹿城区、瓯海区，其他地区的z（Gi）值介于～1．96～1．96之间，为中间过渡带。结论浙江省肺结核空间分布非随机分布，存在明显的聚集性。

认知诊断模型-资料拟合检验统计量及其性能

本文将IRT常用资料-模型拟合检验统计量χ2和G2引入认知诊断领域,具体讨论了这两个统计量在认知诊断资料-模型拟合检验的可行性及其侦查效果,为研究者及实际应用者在认知诊断资料模型拟合检验中提供借鉴及方法学支持。

基于矢量影像法的土地利用变化监测研究

针对土地利用变化中局部像斑变化较难提取和自动化监测较难实现等问题,本文提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在Quick Bird遥感影像上的实验验证了本文方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。

利用矢量影像法进行土地利用变化自动检测

为解决土地利用矢量图与遥感影像的变化检测问题,提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在Quick Bird遥感影像上的试验验证了本文方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。

基于实时路况的西安交通拥堵研究

通过百度地图提取西安市实时路况数据,借助Arcgis软件,运用广义G统计量、热点分析方法对西安市的交通拥堵进行研究,力图揭示其拥堵的时空分布特征。结果显示,西安市的交通拥堵呈现出明显的时空特征,拥堵的时间规律主要受工作日通勤、节假日外出等因素的影响;拥堵的空间规律主要受城市功能分区、商圈分布、路网结构等因素的影响。研究结果表明了利用实时路况数据研究城市交通拥堵时空规律的可行性。

融合空间关系的遥感图像分类

针对光谱纹理特征分类方法的不足,提出了一种融合空间关系的遥感图像分类方法。利用直方图提取像斑特征,采用G统计量构建单像斑概率,通过迭代统计方法计算地物类别邻接概率,利用地物类别邻接概率表达像斑邻域概率,加权组合单像斑概率与像斑邻域概率构建像斑联合概率,依据最大后验概率准则获取图像分类结果。在QucikBird图像上的试验结果表明:与传统的光谱纹理分类方法相比,该方法能够提高图像分类的精度;整体分类精度与Kappa系数分别提高了1.5%和2.1%。

一种利用多尺度直方图的遥感影像分类方法

针对单一直方图对像斑特征表达不充分的问题,提出了一种利用多尺度直方图的遥感影像分类方法。首先,通过影像分割获取像斑,选取训练样本像斑;其次,提取像斑在不同灰度级下的直方图,形成像斑的多尺度直方图特征;再次,利用G统计量度量各尺度下的直方图距离,加权组合直方图距离构建像斑在单波段上的特征距离;然后,计算各波段不同灰度级下的信息熵,自适应确定各波段对应的权重,加权组合单波段特征距离构建像斑的特征距离;最后,依据像斑特征距离最小的原则,获取影像分类结果。在QuickBird遥感影像上的实验表明,与单一尺度直方图分类法相比,该方法的分类精度较优。

融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类

传统影像分类方法仅利用灰度、纹理等谱内特征,未能充分利用谱间特征,针对这一不足,本文提出一种融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对遥感影像进行变换,提取前两个主分量作为变换后的数据;通过影像分割方法获取像斑,选取训练样本像斑;利用灰度直方图与联合灰度直方图分别表达像斑的谱内特征与谱间特征,采用G统计量度量直方图距离,依据距离倒数加权计算像斑的谱内概率与谱间概率,依据加权组合谱内概率与谱间概率构建联合概率,在联合概率最大基础上获取影像分类结果。在Quick Bird遥感影像上的实验结果表明了本文方法的有效性,总体分类精度与kappa系数分别达到了90.0%和86.7%。

新疆区域经济的空间差异分析

本文通过选取2006年至2015年新疆14个市区的人均GDP数值,并采用Matlab软件和GeoDA来定量测度方法以及GIS技术与空间统计分析的综合集成方法,通过Moran指数和局部G统计量对新疆14个市区GDP的格局及其空间动态演变进行分析得出相关结论 :由于受能源、地理位置,以及交通和天气的影响使南、北疆存在较大经济差异,极化水平不断增加,直到2008年,新疆地区经济形成了以乌鲁木齐、伊犁、克拉玛依为极化中心的地区发展格局。建议:政府进一步引导,加强城镇之间以及南北疆城市之间交流与合作;依靠科学技术以提高资源利用率,提高城市经济实力,全面带动落后城市发展,缩小经济差异。

新疆区域经济的空间差异分析

选取2006~2015年新疆14个市区的人均GDP数据,主要采用Matlab软件和Geo DA定量测度方法及GIS技术与空间统计分析的综合集成方法,通过Moran’I指数和局部G统计量对所选数据的格局及其空间动态演变进行分析。结果显示,由于受到能源、地理位置、交通、天气等多种因素的影响,南疆与北疆存在较大的经济差异,它们之间的极化水平在不断增加且各地区经济发展体现出显著的相关性。新疆各级政府应高度重视区域经济差异问题,努力加大政策、资金扶持力度,合理、有效地利用资源。

新疆区域经济的空间差异分析

主要研究新疆区域经济差异,通过选取2006年至2015年新疆14个市区的人均GDP来分析描述各区域经济的差异。主要采用Matlab软件和Geo DA来定量测度方法以及GIS技术与空间统计分析的综合集成方法,通过Moran指数和局部G统计量对新疆14个市区GDP的格局及其空间动态演变进行分析;最终通过对结果进行分析,南北疆区域经济具有差异性。

基于实时路况的交通拥堵时空特征及其影响因素分析——以苏州古城区为例

城市化水平提高的同时交通问题也日趋严重,交通拥堵已然成为制约大中城市发展的"瓶颈"。新数据环境下我们可以获得更加丰富的城市交通特征信息来分析交通拥堵特征。研究采集连续一周的实时路况数据,通过ArcGIS操作平台对苏州古城区范围内的常发性交通拥堵时空特征进行分析,并剖析交通拥堵发生的主要原因。研究显示:时间上,苏州古城区工作日和休息日均有两个出行高峰,但高峰时间段和峰值有所差异;工作日路况拥堵变化程度较大,潮汐现象更为明显;空间上,交通拥堵呈现"点、线"并存的特征,并有向周围区域扩散形成"面"拥堵的趋势。研究表明,常发性拥堵时空分布规律与交通供需矛盾、职住分离、路网结构、用地布局等因素存在一定相关性。

融合多特征的高分辨率遥感影像震害损毁建筑物检测

为充分利用特征的互补优势提高变化检测精度,本文提出了一种多特征融合的损毁建筑物检测方法。首先通过建筑物线划图获取建筑物对象,然后统计对象的灰度直方图和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG),并用G统计量计算地震前后对象的光谱距离;用震前影像训练基于HOG特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM),计算震后对象的HOG特征的响应值;再用Relief方法对光谱距离和HOG特征响应值进行加权融合,最后用FCM方法分类从而检测出损毁建筑物。实验结果表明,本方法充分利用了各特征的优势,有效提高了变化检测的精度。

蛔虫钩虫和鞭虫感染的家庭聚集性分析

应用Ｇ统计量、二项分布拟合、负二项分布拟合方法，分别对４个村的蛔虫感染、３个村的钩虫和鞭虫感染进行家庭聚集性分析。结果：蛔虫、鞭虫、钩虫感染都具有显著的家庭聚集性，其聚集程度由强到弱排列为：钩虫、蛔虫、鞭虫。３种统计方法比较，对该类寄生虫感染所提供的家庭类型，Ｇ统计量分析方法简便、实用，具有一定应用价值。

土地利用变化检测新方法及实验研究

为解决土地利用矢量图与遥感影像的变化检测问题,提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在QuickBird遥感影像上的实验验证了本文方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。

土地利用变化监测方法及实验研究

针对土地利用变化中局部像斑变化较难提取和自动化监测较难实现等问题,本文提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在Quick Bird遥感影像上的实验验证了本文方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。

空间自相关分析在探究疾病分布热点区域中的应用

目的运用空间自相关分析探究疾病空间分布的热点区域,为疾病的防治提供科学依据。方法将ArcGIS 9.3软件作为数据管理和分析平台,利用软件空间统计模块进行全局空间自相关分析和热点分析,综合反映疾病空间分布特征。结果 2010年聊城市手足口病发病率存在热点区域。全局空间自相关Moran's I=0.69,u=11.46,P<0.01;广义G统计量G=0.01,u(G)=9.51,P<0.01。利用局部G统计量得出疾病分布聚集性,热点区域主要集中在东昌府区和高唐县。结论在空间统计中,利用空间自相关分析可以有效探究研究区域内的热点区域。