基于转换模式的多源数字海图融合研究
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篇1：基于转换模式的多源数字海图融合研究
基于转换模式的多源数字海图融合研究
数据融合是实现多源数字地图共享利用的`途径之一,从制图要素空间位置融合、地理实体分类分级编码融合、数字地图空间数据模型融合等三个方面对基于转换模式的多源数字海图融合理论和方法做出分析与探讨.
作 者：刘秋生 崔铁军 翟京生 赵建新 陆毅 甄洪排 LIU Qiu-sheng CUI Tie-jun ZHAI Jing-sheng ZHAO Jian-xin LU Yi ZHEN Hong-pai 作者单位：刘秋生,赵建新,LIU Qiu-sheng,ZHAO Jian-xin(海军出版社,天津,300450)崔铁军,CUI Tie-jun(解放军信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052)
翟京生,陆毅,甄洪排,ZHAI Jing-sheng,LU Yi,ZHEN Hong-pai(海军海洋测绘研究所,天津,300061)
刊 名：海洋测绘 ISTIC英文刊名：HYDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTING 年，卷(期)： 28(2) 分类号：P208 关键词：数据融合 数字海图 空间位置 分类编码 空间数据模型篇2：多源遥感数据融合方法比较研究
多源遥感数据融合方法比较研究
本文基于笔者从事遥感图像处理相关工作经验,研究分析了多源遥感数据的'常用融合方法,从方法机理着手,分析了乘法性融合,Brovey变换融合,HIS变换融合与小波变换融合四种方法的适用范围和优缺点,文中给出的方法原理虽然在实际的软件操作中不会涉及,但对于分析方法的适用范围有着重要作用,全文是来自于笔者长期实践工作的技术和理论总结,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义.
作 者：牛冲 作者单位：山东省地质测绘院,山东济南,250013 刊 名：科技资讯 英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)： “”(5) 分类号：P2 关键词：多源遥感影像 数据融合 小波变换 HIS篇3：国内多源遥感数据融合研究综述
国内多源遥感数据融合研究综述
本文主要针对广泛应用的多源遥感数据融合方法,如IHS变换、主成分变换、小波变换法、神经网络法等进行简要介绍.概括了国内学者的主要研究成果,指出了遥感图像融合技术的`关键是图像之间的空间配准,发展方向是多源遥感数据融合模型的普遍适用性.
作 者：李菲菲 作者单位：北京林业大学林学院 刊 名：山西水土保持科技 英文刊名：SOIL AND WATER CONSERVATION SCIENCE AND TECHNOLOGY IN SHANXI 年，卷(期)： “”(2) 分类号：V557+.2 关键词：遥感数据源 数据融合技术 IHS变换 主成分变换 小波变换法篇4：基于多源数据的海岸带DEM数据融合
基于多源数据的海岸带DEM数据融合
结合海岸带地形数据修测,对海图、陆图等多种源数据进行融合.经过坐标转换、加密抽稀、数据融合、拼接载切等技术过程,形成了海岸带DEM数据.重点研究了海岸带DEM融合的.流程、步骤和算法,为海岸带地形数据的获取与处理提供了思路和经验.
作 者：郑团结 郭敏 于燕青 ZHENG Tuan-jie GUO Min YU Yan-qing 作者单位：61363部队,陕西,西安,710054 刊 名：海洋测绘 ISTIC英文刊名：HYDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTING 年，卷(期)：2008 28(1) 分类号：P208 关键词：海岸DEM 海部DEM DEM接边篇5：多源数据融合方法的理论研究
多源数据融合方法的理论研究
1.引言 随着遥感技术的发展,越来越多的不同类犁遥感器被用于对地观测.而90年代后光学遥感、雷达遥感、热红外遥感的快速发展,目前已形成了高分辨率、多传感器、多频谱、多时相的`对地观测卫星遥感系统,并源源不断地获得大范围、高精度和准实时的地物信息.
作 者：夏国天 戴俊成 作者单位：夏国天(江苏省地质矿产调查研究所)戴俊成(江苏省地矿生态环境研究中心,210018)
刊 名：中国科技博览 英文刊名：CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY REVIEW 年，卷(期)： “”(25) 分类号：P62 关键词：篇6：基于GFMM网的多源遥感数据融合
基于GFMM网的多源遥感数据融合
运用模糊数学与神经网络理论相结合,利用人工神经网络的GFMM算法,通过学习与实验,探索了遥感数据融合方法.
作 者：高文君 周宇 GAO Wen-jun ZHOU Yu 作者单位：高文君,GAO Wen-jun(山西省水土保持科学研究所)周宇,ZHOU Yu(南京林业大学信息学院)
刊 名：山西水土保持科技 英文刊名：SOIL AND WATER CONSERVATION SCIENCE AND TECHNOLOGY IN SHANXI 年，卷(期)：2008 “”(3) 分类号：V557+.3 关键词：遥感数据融合 GFMM网 人工神经网络
