改进主成分分析的遥感影像变化检测算法

针对基于多光谱遥感数据存在冗余以及变化检测阈值无法自适应问题,本文提出了一种对主成分分析进行改进的遥感自动变化检测算法。首先,对多时相的多光谱影像进行z-score标准化处理;然后,对I1时相的影像进行主成分变换,并利用I1时相计算得到主成分变换矩阵对I2时相影像进行主成分变换;接着对变换后的主成分影像(p1,p2)求差,并对主成分差值影像(P)进行标准主成分变换,得到主成分影像p3;p3的前两个主成分差值影像p4,以一倍标准差作为变化阈值,自动确定出变化区域。实验结果表明,该方法不需要对影像进行辐射校正,可以自动确定阈值来提取变化区域,同时提高了遥感变化检测的精度。

基于RapidEye澜沧江西双版纳段河流淤积变化信息

采用2010、2011年两期RapidEye遥感影像,提取澜沧江西双版纳流段河流淤积变化信息。基于像元与面向对象相结合的遥感图像增强处理方法,同时利用影像光谱和空间位置信息,提取效果较好,获得明确结论。

土地利用变更的遥感应用分析

发现变化区域和变更类型是土地利用变更信息提取的主要任务 ,随着遥感技术的发展 ,土地利用变化信息提取的方法趋向于结合高分辨率的卫星影像和现有的影像处理方法来产生变化信息模板。本文全面总结分析了土地利用变更信息获取的技术和方法 ,并在此基础上进一步研究了基于 RS和 GIS技术的土地利用变更信息获取技术方法 ,以及高分辨率遥感影像在土地利用变更信息提取中的应用分析。

基于ELMAN网络的交通流量差值预测模型

利用ELMAN神经网络,采用相关站点历史数据逼近的方法,建立了流量差值预测模型;采用主成分分析法确定神经网络输入参数;运用叠加噪声法对神经网络模型进行了泛化处理。预测模型能反映流量差值的变化趋势。

城市表层土壤重金属污染分析

本文通过对某城市土壤地质环境数据分析,对不同功能区进行污染程度的评估和划分,并用统计插值、主成分分析和聚类分析等方法分析出重金属污染的主要原因,并确定污染源。做出各个重金属浓度的等值线图,并用污染负荷指数法,将各区域进行比较,得出重金属对各区的影响程度,即:工业区>交通区>生活区>公园绿地区>山区。运用主成分系数矩阵,找到污染程度严重的重金属,进而得出污染程度最高点的坐标值和其所属功能区。分析得出污染主要来自工业区和交通区,且Hg和Cd的污染最为显著。再由重金属从高浓度向低浓度扩散的特点,确定了污染源的位置。

水生萤火虫养殖过程中的水质监测方法

水生萤火虫是一种独特的生物,对其养殖环境的要求较高,因此需要对水质环境进行精细化监测和调控。本文提出了一种可以基于物联网和web技术的水质监测系统,针对大陆水生萤火虫的幼虫生长过程中的水质环境进行监测,通过主成分分析法对多变量时间序列进行筛选,降低模型输入数据维度,运用多元堆叠长短时记忆网络-差值分析算法(MSLSTM-DA)建立有关水质监测和预警模型,为今后的养殖提供预测和相应的决策参考。本文的研究在一定程度上填补了国内关于水生萤火虫养殖环境自动化监测和预警方面研究的空白,具有较高的实用社会价值和经济效益。

天山北坡中东部高海拔树轮宽度年表的建立

通过对天山北坡中东部高海拔的几个树木年轮采样点样本的研究,建立了天山北坡中东部高海拔树木的一系列树木年轮宽度的可靠年表,其中最长差值年表为321年。差值年表间的相关分析和主成分分析显示,不同树种之间树木生长存在很大的差异。不同树种的标准年表(STD)的均方差都比差值年表(RES)的大,而平均敏感度都较差值年表(RES)的小,说明差值年表(RES)保留的高频振荡信息要比标准年表(STD)多;偏度系数几乎都偏向大于均值的一方,而天山云杉的差值年表峰度系数变化更趋平缓;六个采样点共同区间上的各项指标几乎都是差值年表(RES)值高于标准年表(STD)值,说明天山北坡中东部高海拔的不同树种中差值年表(RES)均含有较高的环境信息。这些树木年轮宽度年表特征将为今后本地区的树木年轮生态学研究奠定基础。

一种深度图像特征的建筑物内行人检测方法

针对传统建筑物内行人检测算法复杂背景遮挡、光照影响等导致的检测不准确、效率低等问题,提出一种基于深度差值及方向梯度特征的行人检测算法.利用Kinect采集图像,在深度图像中对深度差值及方向梯度进行计算,通过滑动窗口对整个深度图像进行特征提取,获得特征向量,并利用主成分分析法降维.最后利用随机森林选取分类能力较强的特征并进行分类,实现训练及检测.在不同背景及光照条件下进行检测实验,平均检测率达到87.89%,平均每帧检测时间为0.121s.将本方法与GEBCF(泛化和检测平衡共生特征)及FCF(滤波通道特征)算法对比,检测率分别提高0.92%、0.68%.实验结果表明本方法有效提高了行人检测的准确率,具有更高的检测效率,能快速、准确地检测行人.

Landsat影像海岸带土地利用动态监测方法研究

海岸带土地利用变化在全球环境变化中备受关注。因此,比较分析适宜的、精度较高的土地利用动态监测方法对海岸带土地利用研究具有相当重要的意义。本文选取连云港内土地利用变化强度较大的海岸带作为研究对象,针对1986年和2013年两期Landsat影像采用图像差值法、主成分分析法和波段组合法3种差值法进行比较分析和精度评定,得出主成分分析法最适宜研究区。

基于卫星遥感影像的基础地理信息变化提取研究

以不同时期ALOS卫星遥感影像为例,通过影像预处理,结合基于多光谱的向量变化分析法、差值主成分分析法、全色影像差值法等多种变化检测方法,对基于变化影像实现居民地、道路和水系自动与半自动发现和提取进行了深入研究,并对各检测方法进行优缺点分析。

四种基于像元的地表覆盖变化检测方法比较

目前遥感影像变化检测方法很多,但各种方法的适用性各不相同。鉴于灰度差值、NDVI差值、灰度比值、主成分分析法在地表覆盖变化检测中应用广泛,文章从数据更新的角度对这4种方法进行了比较;在分析比较这4种方法的单一变化检测精度、检测结果的相同性、相异性的基础上探索了适合于30m分辨率TM地表覆盖变化检测的组合方法。实验结果表明,在地表覆盖变化检测中,有效组合方法能够取得比单一变化检测方法更好的效果;比值法并NDVI差值法并PCA差异法的检测结果中包含了4种单一检测方法所检测出的全部变化像元,达到了最高的生产者精度,比较适合于地表覆盖数据更新制图应用。