简介:典型地物数据库是通过计算机自动分类来识别地物信息的。然而传统的以中低空间分辨率遥感数据建立的典型地物数据库由于同物异谱,同谱异物,单一指标信息等原因无法很好地区分相近目标。因此本文利用WorldView数据为典型地物影像建立数据库,可以加大遥感影像中的信息量,同时拟采用非监督分类、聚类分析的方法,以及多种指标信息对地物进行分类(如纹理信息、光谱信息等),可显著地提高识别精度,有助于更加快速、精确的识别地物类型,从而实现对地物的分类,增强遥感图像的识别,提高最终的地物分类精度以及此实验的分类效率与工作效率的提高,有着十分重要的现实意义。
简介:认识XML文件的结构,使用SQL语言将XML文件作为对象整体保存到Oracle数据库中,便捷地解析XML文件的结构,读取控制标记的值,对存入数据库中的XML对象进行增加、删除和修改等操作。
简介:本文设计的系统主要完成对武警装备管理仓库的库存管理,包括武警装备管理入库、出库、库存,员工信息,供应商信息以及密码管理等6个方面。系统可以完成对各类信息的浏览、查询、添加、删除、修改、报表等功能。系统的核心是入库、库存和出库三者之间的联系,每一个表的修改都将联动的影响其它的表,当完成入库或出库操作时系统会自动地完成库存的修改。查询功能也是系统的核心之一,在系统中既有单条件查询和多条件查询,也有精确查询和模糊查询,系统不仅有静态的条件查询,也有动态生成的条件查询,其目的都是为了方便用户使用。系统有完整的用户添加、删除和密码修改功能,并具备报表打印功能。
简介:针对马铃薯环腐病易传染,扩散面积大,不易检测,提出马铃薯环腐病的光学无损检测方法,设计了一种基于近红外光谱的马铃薯光谱采集系统。本系统可以完成对马铃薯的光谱采集,从而对比健康马铃薯和带有环腐病的马铃薯的光谱图,通过对比Matlab小波消噪中几种常用的方法找出最适合马铃薯光谱图消噪的方法,为后续马铃薯环腐病光谱分析,计算,建立数学模型,从而实现对马铃薯环腐病的检测和评价功能做铺垫。本研究表明,运用Matlab默认阀值法对马铃薯光谱进行小波消噪,通过对比原始光谱和消噪后的光谱,能有效的消除马铃薯光谱中多余的噪声。研究结果为马铃薯内部缺陷的光谱定性判别提供了参考,提高了马铃薯光谱特征选取的准确率和精度。
简介:摘要 : 植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题,光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征,比较这两类特征的性能,对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析( PCA)提取光谱特征时,常选择前几个主成分( PCs)作为光谱特征,虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率,针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法,对高光谱影像在 PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的 PCs用于后续分类。利用一景 AVIRIS高光谱植被影像,从分类精度的角度,首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始 PCA、独立主成分分析( ICA)及线性判别分析( LDA) 3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集 1和 2上均获得了最高的总体分类正确率,分别为 82.7%和 86.5%。与原始 PCA相比,本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率,在数据集 1和 2上分别提高了 1.5%和 2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中,总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高,特别是 Gabor特征,在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为 95.5%和 96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空 -谱特征方法及其两者有效结合,进一步提高植被分类正确率提供了参考。