作者:周晓宇,陈富龙,姜爱辉 单位:中国国土资源航空物探遥感中心 出版:《国土资源遥感》2017年第03期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFGTYG2017030120 DOC编号:DOCGTYG2017030129 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《极化特征组合在ALOS PALSAR数据地物分类中的应用》PDF+DOC2018年第07期 贾诗超,薛东剑,李成绕 《神经网络和SVM多传感器融合的隧道CO体积分数研究》PDF+DOC2012年第07期 王芹,王晓东,吴建德,黄国勇,范玉刚 《超球SVM与证据理论在故障诊断中的应用》PDF+DOC2012年第09期 周绍磊,秦亮,史贤俊,肖支才 《基于卡尔曼与改进SVM移动机器人定位研究》PDF+DOC2011年第04期 王春荣,蔡勇,蒋刚 《多气体的SVM数据融合定性识别方法》PDF+DOC2009年第09期 黄为勇,任子晖,童敏明 《多变量过程传感器故障检测的SVM方法》PDF+DOC2008年第08期 彭红星,陈祥光,徐巍,张玮 《ECT系统轮换对称SVM图像重建改进算法》PDF+DOC2015年第03期 李岩,杜永斌,宋海丰,满志强,任相花 《基于SVM和RBFN的汽车主动降噪系统传感器故障诊断》PDF+DOC2014年第04期 赛吉尔呼,戴盛芳,董爱华,苗清影 《适用于智能传感器系统的SVM集成研究》PDF+DOC2014年第08期 卞桂龙,丁毅,沈海斌 《基于SVM的多传感器信息融合》PDF+DOC2013年第03期 孙颖,刘玉满,龚稳
  • 卧龙自然保护区(世界自然遗产地)是大熊猫最主要的栖息地之一。结合雷达遥感全天时、全天候观测优势,以及森林覆盖对栖息地生境评价的重要性,开展多时相、双极化雷达数据森林精细成图研究就显得尤为重要。本研究首先对雷达数据进行辐射地形校正;然后选用5个时相ALOS PALSAR数据,采用支持向量机(support vector machine,SVM)方法进行森林精细成图。研究选取了5个多时相、双极化典型特征信息参与初始训练和分类,即HH_m,HV_m,TSD,HH_m-HV_m和HH_m/HV_m;接着通过对不同信息组合分类精度的试验与对比,获取了最优特征组合HH_m,HV_m,TSD,HH_m-HV_m。对应分类总体精度、森林及非森林类别用户精度分别为86.90%,82.34%和92.83%,显著优于单时相单极化数据分类结果(分类总体精度55.47%)。研究结果验证了多时相、双极化雷达遥感数据在自然遗产地森林精细成图中的有效性,并揭示了雷达遥感在多云多雨地区生境监测与评价中的潜力与应用价值。

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