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简论赤铁矿遗传规划算法在铀矿床高光谱数据中运用集

最后更新时间:2024-02-08 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:17613 浏览:72636
论文导读:4启发式规则38-394.2.5算法描述39-40§4.3GP分类算法的运用40-434.3.1实验数据集的选取40-414.3.2评价准则41-424.3.3实验结果42-43§12下一页
摘要:遥感是获取地面信息的基本技术之一,而高光谱遥感是一个相对较的新技术。高光谱图像和多光谱图像相比,波段更多,而且光谱分辨率更高,由此在地质调查领域发挥着重要的作用。很多探讨人员和科学家用高光谱技术侦测和识别矿物、地面植被、人造物体和其他物体。以最初的多光谱进展到现在的高光谱,高光谱图像的光谱分辨率约为10nm,波段总数为200多个。虽然高光谱技术已成为当前遥感的前沿技术,但是由于高光谱数据包含冗余信息,所以选取合适的处理策略显得尤为重要。目前常用的两种策略是降维和最佳波段的选取,本论文用最佳波段选择对高光谱数据进行处理,比较经验选择的波段和算法选择的波段在图像分类中的运用。遗传规划策略是经典的机器学习算法之一,可以有效的依据输入数据进行分类或者预测,现已广泛运用在数据挖掘的各个领域。遗传规划算法是模拟自然界中生物的进化对策,通过选择、交叉、变异等遗传操作,搜索目标的最优解。该算法采取树形结构存储,在训练历程中用适应度函数作为度量,对分类和回归采取不同的对策。其中分两类不足和回归不足都只需要一个树形结构,即一个分类器即可:对于分多类不足,需要用到多个遗传规划分类器,并结合关联强度矩阵,计算出每个决策树分类器的权重。最后依据找到的启发式规则,优化分类结果,有效避开噪声数据对于结果精度的影响。本论文首先将遗传规划策略运用在区分不同的地面矿物上,接着用该策略预测铀矿物中赤铁矿的含量。最后通过高光谱图像数据中已知的矿区位置,用遗传规划算法来找寻图像中类似的区域,并结合赤铁矿比值法所得到结果,计算出高光谱图像中潜在矿区的位置。前三章介绍了高光谱数据的预处理、遗传规划分类的基础知识,在第四章中依据矿物的光谱曲线,用遗传规划策略对其分类。第五章提出了一种将遗传规划分类和赤铁矿比值法相结合的策略,用来找到高光谱图像中感兴趣区域。根据已知的矿区位置,其他的机器学习算法同样可以找出类似的区域。将数据挖掘算法和赤铁矿比值法得到的结果进行融合,获取感兴趣区域在高光谱图像上的分布。本论文的革新之处在于:(1)提出用遗传规划分多类的策略对铀矿物的高光谱曲线数据进行分类;(2)提出将数据挖掘分类算法与矿物比值法相结合的策略,找出高光谱图像中的矿区,并与实际的矿区相比较,验证策略的可行性。关键词:高光谱数据论文遗传规划论文赤铁矿比值法论文矿区分布论文
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摘要7-8
ABSTRACT8-12
第一章 绪论12-15
§

1.1 课题探讨的目的和作用12-13

§

1.2 国内外探讨近况及进展走势13-14

1.2.1 遗传规划算法的探讨近况及进展走势13

1.2.2 基于遥感图像的铀矿区分布探讨近况及进展走势13-14

§

1.3 论文的主要内容14-15

第二章 高光谱Hyperion图像的预处理15-27
§

2.1 高光谱数据的获取15-17

§

2.2 高光谱数据的处理策略17-26

2.1 数据转换18-19

2.2 漂移不足处理19-20

2.3 可用波段选择20-21

2.4 坏线修复21-22

2.5 条纹去除22-23

2.6 消除“ile”效应23

2.7 大气校正23-25

2.8 大气校正验证25-26

§

2.3 本章小结26-27

第三章 遗传规划算法27-35
§

3.1 遗传规划算法的起源27

§

3.2 遗传规划算法的流程27-34

3.

2.1 初始化种群28-29

3.

2.2 适应度的函数29-31

3.

2.3 遗传算子31-33

3.

2.4 终止条件33-34

§3.3 本章小结34-35
第四章 遗传规划分类35-44
§

4.1 遗传规划处理分类不足35-37

4.

1.1 两类分类不足概述35-36

4.

1.2 多类分类不足概述36-37

§4.2 GP分多类不足37-40
4.

2.1 数据插值37

4.

2.2 关联强度矩阵37-38

4.

2.3 分类矩阵38

4.

2.4 启发式规则38-39

4.

2.5 算法描述39-40

§4.3 GP分类算法的运用40-43
4.

3.1 实验数据集的选取40-41

4.

3.2 评价准则41-42

4.

3.3 实验结果42-43

§论文导读:价策略50-515.3.3实验结果51-52§5.4本章小结52-54第六章总结54-56§6.1完成的工作54§6.2有着的不足54-56致谢56-57参考文献57-60上一页12

4.4 本章小结43-44

第五章 高光谱图像铀矿区的选取44-54
§

5.1 赤铁矿比值法44-45

§

5.2 决策树对高光谱图像的分类45-49

5.

2.1 高光谱图像分类45-47

5.

2.2 用决策树对高光谱数据分类47-49

§5.3 高光谱图像中矿区的寻找49-52
5.

3.1 实验环境50

5.

3.2 参数的设定与评价策略50-51

5.

3.3 实验结果51-52

§5.4 本章小结52-54
第六章 总结54-56
§

6.1 完成的工作54

§

6.2 有着的不足54-56

致谢56-57
参考文献57-60