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《中国科学院研究生院(遥感应用研究所)》 2003年
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神经网络及其组合算法的遥感数据分类研究

哈斯巴干  
【摘要】:随着多波段,多分辨率遥感数据的增加和应用质量的不断提高,需要开发更加有效的遥感数据分类算法,当前图像处理软件中的统计分类方法是以参数假设为约束条件,需要数据分布服从高斯分布。但多数的遥感数据的分布并不服从高斯分布的假设条件,因而导致分类精度不高的原因之一。因此,本文以非线性理论为指导,探索了以SOFM神经网络分类方法、改进的模糊数学方法和粗糙集方法以及小波变换与SOFM结合、粗糙集方法与BP网络结合的遥感数据组合分类方法和软件实现。 论文共包括七章内容。 第一章介绍了神经网络理论的研究现状及其在遥感数据分类中的进展,然后分析了神经网络分类方法与其它非线性现代数学方法相结合的必要性。第二章介绍了神经网络的结构、学习规则和主要的神经网络类型。第三章简要介绍了神经网络中的BP算法,在对算法原理的理解的基础上,成功实现了非同源数据的BP算法分类。第四章集中研究了20世纪90年代发展起来的粗糙集理论及容差粗糙集算法,以及探索了将容差粗糙集应用到遥感数据的预处理中,评价了容差粗糙集作为预处理功能对BP网络分类收敛问题有效作用和精度的提高。第五章介绍了自组织特征映射神经网络(SOFM)算法与矢量量化学习算法;同时考虑到现在资源卫星采用的高分辨率的全色波段和较低分辨率的多光谱波段结合的发展趋势,研发了小波融合与SOFM分类的组合方法,取得了比较好的效果。第六章非监督分类方法由于人为干扰少经常被用在不同时期的遥感信息变化检测中,但是常用的K-均值算法是一种硬划分聚类方法、模糊c-均值算法是欧氏距离(等轴空间聚类)这两种算法在遇到混合像元和多波段数据分布是非等轴空间时,算法的有效性和适用前提受到挑战。根据这种情况,研究提出了改进的模糊c-均值算法(Mahalanobis距离),本章还将聚类结果与K-均值算法和模糊c-均值算法进行了对比分析:根据实践经验,从理论上还提出了改进的模糊c-均值算法的聚类结果可用来求RBF神经网络隐层各节点的高斯核函数的中心值和标准化常数,从而提高RBF神经网络的分类精度的设想,是今后努力的方向之一。 第七章为结论部分。 本论文的方法创新点归纳为: 1.深入研究了自组织特征映射神经网络(S OFM)遥感数据分类万法原理, 即方法可以把多维空间数据按其内在拓扑性质不变地映射到低维空间,并且在其 低维空间的拓扑映射图上容易地可视化判定分类结果的好坏,从这个原理出发提 出了小波变换局部高频替代融合算法与自组织特征映射神经网络结合的遥感数 据分类方法,此方法可以充分挖掘多波段数据所提供的空间和光谱信息,显著提 高分类结果。 2.利用容差粗糙集能够有效去除训练数据中的噪声功能与BP网络结合可 以在一定程度上解决BP网络收敛问题和提高网络的分类精度。 3探索了粗糙集理论和方法在处理遥感数据中的应用可能性,提出了采川 只满足自反性和对称性关系的容差粗糙集遥感数据分类预处理算法:首先对所有 数据按下近似集分类,然后对第一步没有分类的数据按其从上近似集得到的粗糙 隶属度进行分类。 另外,本论文还有以下特色: 4.根据亚洲沙尘暴项目的需要,研究了利用神经网络对遥感数据和气象台 站数据(非同源数据)的分类尝试,扩展了神经网络分类的应用。 5.根据当前资源卫星数据的全色波段与多光谱结合的特点(分辨率一般为 1/2),提出了小波变换局部高频替代融合算法有效提高了多光谱波段的空间分辨 率。 6.提出了改进的模糊c一均值聚类方法,它是采用基于标准协方差矩阵的 Mahalanobis距离,即椭球体聚类方法,这种聚类算法更接近遥感数据的实际情 况,从而可以显著提高聚类效果而且也为RBF神经网络能够更准确地选取高斯 核函数的参数提供了一个新的算法。
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(遥感应用研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP75

【引证文献】
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1 陈雪,戴芹,马建文,冯春;多光谱遥感数据直接分类变化检测的神经网络方法研究[J];计算机工程与应用;2004年28期
2 海米提·司马依;塔西甫拉提·特依拜;;基于贝叶斯网络分类的土壤盐渍化遥感监测[J];新疆环境保护;2006年01期
3 宋杨;万幼川;;一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感图像融合方法[J];遥感信息;2007年01期
4 海米提.司马依;塔西甫拉提.特依拜;;基于贝叶斯网络分类的土壤盐渍化遥感监测[J];云南环境科学;2006年04期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 关瑞华;基于3S达里诺尔国家级自然保护区景观格局演变及监控技术的研究[D];内蒙古农业大学;2011年
2 严会超;生态公益林质量评价与可持续经营研究[D];中国农业大学;2005年
3 汪洋;极化合成孔径雷达图像处理及其应用研究[D];安徽大学;2007年
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1 顾万花;基于遥感的淀山湖水体叶绿素a浓度估算研究[D];复旦大学;2011年
2 陈文凯;面向震害评估的遥感应用技术研究[D];中国地震局兰州地震研究所;2007年
3 都业军;人工神经网络在遥感影像分类中的应用与对比研究[D];内蒙古师范大学;2008年
4 付磊;基于粗糙集理论的RBF神经网络在土地利用/覆盖分类中的应用研究[D];云南师范大学;2008年
5 郭小英;基于Google Earth影像的乡镇土地利用分类方法研究[D];西北农林科技大学;2010年
【共引文献】
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1 谢涛,蒋泽中;边坡系统稳定性多模型综合评价[J];四川建筑科学研究;2004年02期
2 王倩;蒋林华;张京丰;徐海群;;模糊神经网络在粉煤灰混凝土强度预测中的应用[J];四川建筑科学研究;2006年06期
3 张彤;王建平;孟改样;;异因同果关联神经网络在工程造价中的应用研究[J];四川建筑科学研究;2009年02期
4 隋学艳;朱振林;朱传宝;杨丽萍;姚慧敏;郭洪海;;基于MODIS数据的山东省小麦株高遥感估算研究[J];山东农业科学;2009年02期
5 倪志伟;;BP网络中激活函数的深入研究[J];安徽大学学报(自然科学版);1997年03期
6 周鸣争;人工神经网络在自动控制系统中的应用[J];安徽机电学院学报;2000年02期
7 江效尧,胡林生;基于粗糙集的RDT决策树生成算法的研究及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年03期
8 王光磊;基于模糊逻辑的PID控制器的设计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2005年03期
9 张久彪,赵芸;一个改进的约束满足模型[J];安徽机电学院学报(自然科学版);1997年04期
10 陈刚,刘庆敏;神经网络用于多类识别问题的有效方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);1999年03期
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1 高谦;王秀红;魏新江;;一般模糊系统作为函数逼近器的设计方法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 贾允毅;胥布工;王世华;刘步春;;端对端网络时钟漂移补偿算法研究及其实现[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 魏立新;田学静;王洪瑞;宋阳;;基于改进型模糊聚类的模糊系统辨识方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 张娟;陈杰;段梅;;基于神经网络和广义经典分配算法的多传感器航迹关联[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 隋金雪;杨莉;华臻;张鑫;;改进的BP网络在火焰燃烧状态识别中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 龙祖强;梁昔明;阎纲;陈列尊;;真值流动模糊控制算法及其在温控系统的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 王印松;冯康;;主汽温调节系统性能评价的粗糙集实现方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 方炜炜;杨炳儒;彭珍;;一种基于粗糙集的启发式属性归约的新算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 陈飞宇;;无人驾驶飞机在四川国土资源管理中的应用[A];2011四川省水文、工程、环境地质学术交流会论文集[C];2011年
10 仉宝玉;陈义俊;;前馈神经网络快速学习算法及应用[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
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1 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 冯麟涵;舰船系统抗冲击性能全局优化方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 李华文;船舶交通管理系统经济社会影响评价研究[D];大连海事大学;2010年
4 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
5 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年
6 刘强;基于复杂系统的铁路客流预测方法研究[D];中国铁道科学研究院;2008年
7 任家福;服务商选择与备件备品库存管理研究[D];电子科技大学;2010年
8 张目;高技术企业信用风险影响因素及评价方法研究[D];电子科技大学;2010年
9 李曼荔;求解组合优化问题的神经计算方法[D];电子科技大学;2010年
10 桑永胜;空间数据分析的神经计算方法[D];电子科技大学;2010年
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1 张蛟龙;平面二级倒立摆的控制策略研究[D];河南理工大学;2010年
2 郭方方;内蒙古太仆寺旗沙子沟钼矿床地质特征[D];河南理工大学;2010年
3 王浩锋;基于BP神经网络的航段安全评估研究[D];中国工程物理研究院;2010年
4 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
5 杨新忠;基于案例的地理时空过程表达模型研究[D];山东科技大学;2010年
6 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
7 李安新;BP神经网络研究与硬件实现[D];山东科技大学;2010年
8 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
9 岳海亮;信息论在粗糙集连续属性离散化中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
10 徐小任;基于BP神经网络的城镇网络地价评估模型研究[D];广西师范学院;2010年
【同被引文献】
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1 孙青丽;姚崇怀;;基于GIS的武汉经济技术开发区绿地景观生态规划[J];安徽农业科学;2007年35期
2 汪雪格;汤洁;王立军;杜立志;;基于GIS-MATLAB-CA的农业景观格局空间优化模型的建立及应用[J];安徽农业科学;2009年14期
3 罗慧芬;苗放;叶成名;王秋玲;吴彬;李假广;;基于FLAASH模型的ASTER卫星影像大气校正[J];安徽农业科学;2009年17期
4 郭锦;张晓丽;赵丽琼;谢芳毅;;基于3S技术的北京市植被覆盖空间格局变化研究[J];安徽农业科学;2009年17期
5 顾亮;张玉超;钱新;钱瑜;;太湖水域叶绿素a浓度的遥感反演研究[J];环境科学与管理;2007年06期
6 蒙吉军,申文明,吴秀芹;基于RS/GIS的三峡库区景观生态综合评价[J];北京大学学报(自然科学版);2005年02期
7 程承旗,喻新,郭仕德,马廷;城市居住单元建筑拥挤度环境遥感分析——以厦门市为例[J];北京大学学报(自然科学版);2005年06期
8 纪秋颖;林健;;基于核方法的聚类算法及其应用[J];北京航空航天大学学报;2006年06期
9 陈珂,许桂红,安俊学;林业分类经营——现代林业发展的必由之路[J];北京林业大学学报(社会科学版);2003年01期
10 于玲,颜帅,谢家禄;森林认证体系的内涵与基本特征[J];北京林业大学学报(社会科学版);2004年04期
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1 顾娟;张宏伟;;面向对象的居民地分类提取和变化检测方法[A];中国地理信息系统协会第四次会员代表大会暨第十一届年会论文集[C];2007年
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1 戴博伟;多极化合成孔径雷达系统与极化信息处理研究[D];中国科学院电子学研究所;2000年
2 黄宁;遥感图象中模式分类技术的研究[D];中国科学院电子学研究所;2001年
3 王玲;基于人工神经网络的水文过程模拟研究[D];河海大学;2002年
4 邓湘金;基于模式识别知识的遥感图像变化检测研究[D];中国科学院研究生院(电子学研究所);2003年
5 庾农;基于形态学理论的目标检测技术[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2000年
6 李卫忠;公益林效益评价指标体系与评价方法的研究[D];北京林业大学;2003年
7 刘亚岚;遥感影像群判读技术的试验研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2004年
8 徐芳;航空影像分割的支持向量机方法[D];武汉大学;2004年
9 梅建新;基于支持向量机的高分辨率遥感影像的目标检测研究[D];武汉大学;2004年
10 林剑;基于模糊理论的遥感图像分割方法研究[D];中南大学;2003年
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1 斯林;利用分形方法提取遥感图像空间结构信息的应用研究[D];中国林业科学研究院;2000年
2 徐斌;森林可持续经营的认证机制及中国森林认证可行性研究[D];中国林业科学研究院;2000年
3 赵小杰;合成孔径雷达图象变化检测方法研究[D];中国科学院电子学研究所;2001年
4 符冉迪;遥感图像变化检测和分类识别技术的研究[D];解放军信息工程大学;2001年
5 刘立波;数学形态学在二值图象处理与分析中的研究及应用[D];西北大学;2002年
6 宋晓宇;基于GIS和遥感的城市震害损失评估系统的开发和初步应用[D];新疆大学;2002年
7 刘兴生;县级森林资源地理信息数据库的建立及应用研究[D];四川农业大学;2002年
8 宋晓东;数字图像处理中分割方法的研究与实现[D];武汉理工大学;2003年
9 李荣花;基于粗集理论的神经网络研究与应用[D];大庆石油学院;2003年
10 刘英;千岛湖水体水质参数遥感及其估测模型研究[D];浙江大学;2003年
【二级引证文献】
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1 叶旭燕;王樟宝;;松阳县象溪镇生态公益林经营管理的探讨[J];现代农业科技;2010年16期
2 郑文生;;漳平市森林承载力评价与可持续经营对策[J];现代农业科技;2012年13期
3 郑拴宁;李朝奎;李佳玲;;现代遥感技术在地震灾害中的应用[J];地理空间信息;2009年01期
4 胡步清;何政伟;邓磊;赵银兵;冯淦;徐鹏杰;;多尺度下的遥感震害异常区快速提取方法[J];地理空间信息;2011年04期
5 赵杰,曹静;高光谱遥感技术的分析与应用[J];黄河水利职业技术学院学报;2005年04期
6 马国锐;陈峰;刘颖;;多源遥感影像变化检测方法在地震城区灾害评估中的比较[J];海洋测绘;2011年06期
7 朱康;贺新光;;基于Contourlet系数局部特征的选择性遥感图像融合算法[J];激光与光电子学进展;2012年02期
8 张邦文;郑世跃;欧阳勋志;韩天一;房焕英;赵芳;;基于森林资源二类调查数据的森林资源质量评价——以江西安福县明月山林场为例[J];江西农业大学学报;2011年06期
9 林志斌;;遥感(RS)技术在地震中的应用概述[J];科技信息;2009年27期
10 林狄显;;杉木人工林立地质量评价方法的研究[J];内蒙古林业调查设计;2011年02期
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1 安文韬;基于极化SAR的目标极化分解与散射特征提取研究[D];清华大学;2010年
2 李勇;基于MODIS数据的林火蔓延模型的研建[D];北京林业大学;2007年
3 颜颖;中国林业生态工程项目风险管理研究[D];北京林业大学;2008年
4 豪树奇;北京市生态公益林经营类型划分体系研究[D];北京林业大学;2008年
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1 马玉辉;徂徕山森林公园生态公益林健康评价及经营决策研究[D];山东农业大学;2010年
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3 王锟德;基于支持向量机的SAR目标分类识别[D];电子科技大学;2011年
4 左美霞;基于散射特性相似性的极化SAR图像相干斑抑制研究[D];合肥工业大学;2011年
5 刘义涛;基于RS的大庆市土壤盐渍化监测动态分析[D];东北林业大学;2011年
6 沈玲玲;我国生态公益林可持续经营研究[D];东北林业大学;2011年
7 郭东;面向灾害勘查的无人机遥感图像配准技术研究[D];电子科技大学;2011年
8 黄慧;四川省什邡市北部山区震后地质灾害的遥感研究[D];成都理工大学;2011年
9 秦四海;地震现场信息采集无线传输系统[D];哈尔滨工业大学;2011年
10 邵飞;基于人工神经网络的遥感影像变化信息提取方法研究[D];山东科技大学;2006年
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6 刘永红;薛青;郑长伟;;基于粗糙集理论的C4ISR评估方法[A];第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C];2011年
7 赵明清;陶树平;;基于模糊等价关系的粗糙集[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2003年
8 葛丽;傅彦;;粗糙集在科学数据属性约简中的应用[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2004年
9 陈楚湘;沈建京;陈冰;尚长兴;王运成;;运用粗糙集理论建立中老年肺炎中医症候诊断标准[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 赵荣珍;杨娟;黄显华;;粗糙集理论的故障知识发现及其工程应用模式研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
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1 ;栉风沐雨铸辉煌 继往开来谱华章[N];人民邮电;2006年
2 王玮 蔡莲红;数据挖掘走入语音处理[N];计算机世界;2001年
3 本报记者 李智 通讯员 梁宪生;零的突破[N];山西经济日报;2001年
4 李磊;让电子政务更聪明[N];计算机世界;2001年
5 重庆邮电学院党委书记徐仲伟 院长 聂能;发挥学科优势 打造信息平台[N];科技日报;2005年
6 记者 郑千里;高精度双权值突触神经元计算机通过验收[N];科技日报;2001年
7 闫春龙 邱云龙;宣钢与北京工业大学共同申报发明专利[N];世界金属导报;2011年
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1 哈斯巴干;神经网络及其组合算法的遥感数据分类研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2003年
2 张国军;基于粗糙集的相对属性约简算法及决策方法研究[D];华中科技大学;2010年
3 马君华;粗糙集属性约简和聚类算法及其在电力自动化中的应用研究[D];华中科技大学;2010年
4 杨习贝;不完备信息系统中粗糙集理论研究[D];南京理工大学;2010年
5 纪霞;不完备信息系统中粗糙集理论的扩展研究与应用[D];安徽大学;2010年
6 赵佰亭;混合决策系统的粗集模型及在转台故障诊断中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
7 刘业政;基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统研究[D];合肥工业大学;2002年
8 丛蓉;作战指挥决策支持系统目标融合识别研究[D];大连理工大学;2010年
9 刘洪波;汉语认知脑数据挖掘相关算法及应用研究[D];大连理工大学;2006年
10 王曙燕;医学图像智能分类算法研究[D];西北大学;2006年
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1 吕望;基于粗糙集的车辆超载自动检测方法研究[D];长沙理工大学;2010年
2 田静宜;基于粗糙集和神经网络的柴油机故障诊断研究[D];中北大学;2011年
3 于兴网;粗糙集属性约简算法在数据挖掘中的研究[D];重庆大学;2004年
4 雷明;基于粗糙集理论的决策表压缩[D];华北电力大学(北京);2010年
5 魏悦亮;粗糙集在数据挖掘不确定性问题中的研究[D];中国石油大学;2010年
6 袁晓娟;基于粒计算的双论域粗糙集模型研究[D];兰州大学;2010年
7 武金艳;粗糙集与证据理论在医疗智能诊断系统中的应用研究[D];湖南大学;2010年
8 穆海芳;基于粗糙集理论的故障诊断知识获取研究[D];合肥工业大学;2010年
9 李琴;基于粗糙集的商业智能决策的研究与应用[D];广东工业大学;2011年
10 张贤勇;粗糙集的数学基础研究与两个广义粗糙集模型的探讨[D];四川师范大学;2004年
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