基于概率神经网络的西安地区地下水水质评价

为了检验概率神经网络在地下水水质评价中的适用性,论文分别采用综合评价法和概率神经网络评价法对西安地区地下水水质进行了评价,结果表明概率神经网络法能综合考虑各因子对水质的影响,剔除不良数据造成的干扰,能很好地反应地下水的水质状况。同时分析了西安地区地下水水质变化趋势和空间分布情况,结果显示：西安地区地下水水质年际变化不大,大部分地区水质较好;2001~2004年潜水多为Ⅱ类和Ⅲ类水,承压水多为Ⅰ类水。     

基于多维特征优选支持向量机算法的城市土地利用变化遥感监测

随着遥感影像时、空、谱、辐分辨率和数据处理能力的提升,综合多维影像特征已成为提高土地利用分类精度的关键.目前并非所有特征均有助于分类,且传统分类仍拘泥于单一特征,因此,急需有效的特征优化选择方法.基于光谱指数、穗帽变换、最小噪声分离、高斯滤波、灰度共生矩阵等变换提取了Landsat TM/ETM+/OLI影像的31维特...