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基于空间数据挖掘聚类分析的城市房价分布规律研究被引量：5: 2011年; 房地产的空间位置对价格确定极其重要,为发现城市房价分布规律及其变化趋势,文章提出了运用空间数据挖掘方法对房价数据进行聚类分析,并使用空间相关性统计指标及k-means聚类方法研究房价分布规律。文章将该分析方法应用于北京市房地产价格的空间分布研究中进行验证,结果表明北京市房地产价格具有较强的空间相关性并且呈一定的聚类分布的特点,其中运用聚类方法k-means算法分析北京市各个城区房价得到显著性较好的聚类效果。; 张绍基许菡; 关键词：空间数据挖掘聚类分析

Normalized Cut与分水岭变换在高光谱影像混合像元端元提取中的应用被引量：3: 2012年; 现有的遥感影像端元提取方法主要是从光谱特征角度提出,而结合空间信息的端元提取方法是近些年遥感影像混合像元分解的研究热点,为此使用图论的图像分割Normalized Cut与分水岭变换方法提出了一种改进的空间预处理模型用于高光谱遥感影像混合像元的端元提取。该方法在混合像元端元提取过程中不仅利用遥感影像的光谱信息而且引入了像元的空间位置信息,实验结果表明本文提出的端元提取方法与现有的方法相比提高了遥感影像的混合像元分解精度。; 许菡李小娟; 关键词：遥感影像分割端元提取高光谱数据

遥感影像混合像元的分解——基于加权后验概率的支持向量机分类算法被引量：5: 2013年; 混合像元是遥感影像中普遍存在的现象,对此,本文提出基于加权后验概率的支持向量机进行影像混合像元分解。该分类算法可判定端元种类的同时得到每种地物的后验概率,从而进行非线性模型的混合像元分解。由于加权后验概率的支持向量机分类算法能够减少分类器受土地覆盖类型模糊样本点的干扰,因此,改善了非线性混合像元分解模型的精度。首先,由样本点计算得到核函数参数值,然后,计算影像中每一种土地覆盖类型的后验概率,将其作为各个两类支持向量机分类器的权系数并求得多类后验概率值,确定影像每一种土地覆盖类型并得到丰度值。本文采用TM多波段遥感影像验证该方法的可行性,实验区位于我国东北部的大兴安岭中北段地区,土地覆盖类型包含农田、居民地、水体、荒地等。将本文提出的混合像元分解方法结果与标准支持向量机模型分解的结果对比表明,以加权后验概率的支持向量机遥感影像混合像元分解方法精度优于标准支持向量机模型。; 许菡孙永华李小娟; 关键词：混合像元分解遥感影像

遥感影像混合像元分解新方法及应用研究: 在全球化的背景下,卫星遥感技术广泛应用于各行各业包括农业、林业、地质、地理、海洋等许多领域,并且在支持宏观决策、服务经济建设和社会发展、应对突发重大自然灾害中起到日益令人瞩目的成绩。如今卫星遥感影像为人类提供了前所未有的...; 许菡; 关键词：混合像元分解端元提取数据场; 文献传递

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许菡