简介:摘要文章针对遥感图像的模糊聚类算法进行了研究。数字图像分类技术是数字图像处理技术中非常重要的一个内容。遥感图像固有的模糊性,对于遥感数字图像来说,尤其是中、低分辨率遥感图像,由于混合像元的影响使得分类结果并不是最优的,也就是说,传统的分类方法往往不能取得理想的分类效果。而应用软分类算法原理,采用模糊聚类方法进行遥感图像的非监督分类是解决这种分类模糊性的主要方法之一。文章研究模糊聚类中的模糊C均值聚类算法,并通过计算机程序来实现算法,从而达到对遥感图像非监督分类的目的。此算法与人工判读分类相比,提高遥感图像非监督分类的速度和效率,节省了人力和物力。
简介:摘要随着我国经济的迅速发展以及科学技术水平的不断进步,我国的建筑水平取得了巨大的进步,在很大程度上推动了我国经济的发展以及人民生活水平的提高。然而在一些建筑施工中,往往会出现一些问题,建筑施工期相应的安全事故时有发生,造成了一定的经济损失以及人员伤亡,因此人们越来越重视对于建筑施工期的安全分析的相应研究。我们研究的课题是基于4D技术的施工期建筑结构安全分析研究。对于这一课题的研究,我们所采用的方法是以相应的概率的分段静态安全的分析方法作为基础,在对相应的施工期的连续时变描述以及相应的计算精度方面存在着一定程度上的不足。基于相应的时变结构的分析理论的安全分析课可以更为有效而又准确的进行对于一定施工期结构的安全性能的评价。然而在相应的实际的应用中,存在一定程度上的局限性。主要表现为其相关的工序状态都涉及到了结构计算分析中的荷载、抗力以及结构模型的改变,这样一来,在相应的分析过程中,就需要对每一个状态进行一定程度上的建模和加载等人工参与。除此之外,当相关的施工方案需要进行一定程度上的修改时,那么原结构的相关分析模型也需进行一定程度上的改变,这样一来,就给相关的工作带来巨大的麻烦。对于相应的建筑施工工期时变结构的安全分析中,我们进行对于4D技术的引用,这样一来,就能够进行对于时变结构的相应连续动态的全部过程的相关分析问题的解决,不仅如此,它还进行了对于随着相应的速度发生一定程度上变化的结构模型、完整的数据支持以及相应的可视化效果的提供。这可以在很大程度上简化时变结构的相应计算过程,进行对于时变结构的建模以及对于安全分析的效率的提高。为时变分析理论的相关实际应用提供了较为可行的途径和相应解决方法。我们主要进行对于在施工期相应时变结构的安全分析的可行性的论证,提出了相应的4D时变结构安全分析的相关模型以及相应的分析方法,实现了进行对于基于4D的施工管理以及安全分析系统的开发。