基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法

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采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节.针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model,TMM)的遥感图像分割新算法.该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果.然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割.最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译.
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胶凝砂砾石材料是一种贫胶筑坝材料,其应力应变特征不同于常规混凝土,在通过数值模拟对胶凝砂砾石材料的强度进行模拟分析时,无法选用混凝土的本构模型进行计算.通过对不同围压胶凝砂砾石材料应力-应变曲线特征进行分析可知,胶凝材料用量对其本构模型影响较大.对此将表征胶凝砂砾石初始形成状态的堆石体概化为“堆石元件”,将胶凝材料的胶结作用概化为“胶结元件”.基于二元并联概念模型引入经验系数,考察不同胶凝材料用量对材料应力-应变关系的影响,从而建立胶凝砂砾石材料本构模型,并通过大三轴试验数据对本构模型进行了验证.模型计算
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