基于網(wǎng)格和智能算法的遙感巖性分類方法研究.pdf

1、在遙感巖性分類的過程中,海量的遙感數(shù)據(jù)和面向應(yīng)用的快速處理需求,需要強(qiáng)大的計(jì)算資源支持。而當(dāng)研究區(qū)域從實(shí)驗(yàn)點(diǎn)增大到區(qū)域性范圍時(shí),現(xiàn)有的普通單機(jī)計(jì)算能力已遠(yuǎn)達(dá)不到時(shí)效性的需求。
　　 當(dāng)前根據(jù)譜帶強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行巖性分類的算法,在形成分類算子時(shí)需要對(duì)波段進(jìn)行統(tǒng)計(jì),而波段數(shù)的增加必然導(dǎo)致算法處理速度變慢。該缺陷決定了其應(yīng)用范圍常限于多光譜遙感,在高光譜中很難推廣使用。而基于波型特征的巖性分類算法,在分類時(shí)也同樣遇到因計(jì)算速度變慢而

2、導(dǎo)致處理效率低的問題。
　　 如何解決因海量數(shù)據(jù)或算法本身而導(dǎo)致的此類問題,目前大部分的研究都集中在算法的優(yōu)化上,而鮮有對(duì)高性能計(jì)算優(yōu)化方法進(jìn)行研究。本論文的著眼點(diǎn)和出發(fā)點(diǎn)在于:同時(shí)在算法和高性能計(jì)算兩個(gè)方面對(duì)遙感巖性分類進(jìn)行性能優(yōu)化研究,并最終提出一種新的基于服務(wù)的網(wǎng)格遙感巖性分類模式。論文的主要貢獻(xiàn)如下:
　　 (1)針對(duì)大區(qū)域遙感巖性分類計(jì)算量大、處理時(shí)間長(zhǎng)、效率低的問題,提出了基于網(wǎng)格環(huán)境的遙感巖性分類應(yīng)用模型。

3、該模型支持分布式并行運(yùn)算和集成,支持面向服務(wù)的模式以響應(yīng)用戶應(yīng)用需求,支持按步驟、按過程和按數(shù)據(jù)三種方式對(duì)分類過程中的密集型計(jì)算進(jìn)行分解部署。該模型的提出,在計(jì)算性能的層面,彌補(bǔ)了巖性分類過程中對(duì)海量數(shù)據(jù)處理計(jì)算能力的不足,并能滿足各個(gè)應(yīng)用層面對(duì)計(jì)算性能的高要求。
　　 (2)針對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的遙感巖性分類方法在樣本有限的情況下難以取得理想分類精度的問題,提出了基于感興趣區(qū)域的SVM巖性分類方法。該方法以二叉樹的SVM分類算法為基

4、礎(chǔ),通過參照已有區(qū)域地質(zhì)資料,分別選取感興趣區(qū)域一定數(shù)量的具有普遍性、代表性的不同類型巖石樣本,再以各類樣本在對(duì)應(yīng)波段的波譜反射率生成各巖石類別的參考訓(xùn)練樣本,進(jìn)行訓(xùn)練和分類。該分類方法的應(yīng)用消除了因樣本不足對(duì)分類精度的影響。
　　 (3)針對(duì)SVM分類過程中,處理大規(guī)模訓(xùn)練樣本集遇到的因樣本維度高、消耗大量?jī)?nèi)存導(dǎo)致分類效率低下的問題,提出了基于PSO算法對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行縮減的策略。該策略以k-折交叉驗(yàn)證作為算法的適應(yīng)度評(píng)價(jià)機(jī)制

5、。此策略的提出和應(yīng)用,得到了訓(xùn)練樣本中有效支持向量的最小化組合,提高了訓(xùn)練和分類速度,在算法的層面彌補(bǔ)了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算性能的高要求。
　　 (4)針對(duì)傳統(tǒng)巖性分類方法其分類結(jié)果,過分依賴訓(xùn)練樣本及因人為失誤或偏差導(dǎo)致分類實(shí)效下降的問題,提出了網(wǎng)格環(huán)境下基于多種群協(xié)同進(jìn)化粒子群算法的巖性分類模型。該模型以光譜相似尺度方法構(gòu)建分類規(guī)則,種群的多樣性依托于網(wǎng)格環(huán)境,將計(jì)算分布并行處理。這種分類方法的提出是統(tǒng)計(jì)學(xué)分類方法的有效補(bǔ)充

6、,提高了效率,降低了人為因素對(duì)分類質(zhì)量的影響。
　　 (5)針對(duì)目前大量PC資源被閑置、已有歷史遙感地質(zhì)數(shù)據(jù)和巖性分類相關(guān)資料沒有實(shí)現(xiàn)充分共享,導(dǎo)致資源浪費(fèi)和重復(fù)建設(shè)的現(xiàn)狀,提出了面向服務(wù)的分布式并行網(wǎng)格巖性分類框架,并對(duì)網(wǎng)格服務(wù)進(jìn)行了語義層次的擴(kuò)展和改進(jìn)。該框架的提出實(shí)現(xiàn)了對(duì)閑散資源的有效利用,擴(kuò)展后的網(wǎng)格服務(wù)更有利于被網(wǎng)格用戶發(fā)現(xiàn)和使用。
　　 在研究的過程中,針對(duì)上述各種算法和模型在青海阿爾金成礦帶的三個(gè)研究區(qū)域(