[發(fā)明專利]一種SNESIM多點(diǎn)模擬結(jié)果不確定性評估方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210044502.5
• 申請日: 2012-02-24
• 公開（公告）號: CN102646196A
• 公開（公告）日: 2012-08-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 白鶴翔;王素格;李艷紅;李德玉;翟巖慧
• 申請（專利權(quán)）人: 山西大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 山西五維專利事務(wù)所(有限公司) 14105
• 代理人: 楊耀田

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于空間信息技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種對SNESIM多點(diǎn)模擬結(jié)果進(jìn)行不確定性評價的方法。

技術(shù)背景

20世紀(jì)90年代Guardiano，Srivastava和Journel等提出了使用多點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)來對進(jìn)行地理現(xiàn)象建模的這一理論方法，即多點(diǎn)模擬。這一方法可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)變差函數(shù)的不足：僅考慮兩點(diǎn)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。基于這一思想，專家們提出了很多相關(guān)算法并進(jìn)行了驗(yàn)證。這些算法的基本方法都是從訓(xùn)練圖像中提取空間結(jié)構(gòu)模式并將其應(yīng)用到目標(biāo)圖像上。早期提出的多點(diǎn)模擬算法，不論進(jìn)行估計(jì)還是模擬，其時間復(fù)雜度較高。Strebelle在其博士論文中提出的SNESIM算法首次成功的解決了這一問題。這一方法也廣泛的應(yīng)用到了地球物理現(xiàn)象的建模中，并且在很多地學(xué)相關(guān)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用潛力。

SNESIM算法引入搜索樹這一存儲結(jié)構(gòu)。在模擬之前，SNESIM算法將訓(xùn)練圖像中的空間結(jié)構(gòu)信息通過一次掃描存儲到搜索樹中。在進(jìn)行模擬時，SNESIM算法對每個像元都根據(jù)周邊條件數(shù)據(jù)從搜索樹中提取條件概率，從而降低了時間復(fù)雜度。SNESIM算法目前已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，并且有了進(jìn)一步的發(fā)展。Cears和Zhang將仿射和旋轉(zhuǎn)引入其中，使其能夠處理某些特定的非平穩(wěn)圖像。Zhang等提出了如何將輔助數(shù)據(jù)融合到多點(diǎn)模擬過程中。Liu對SNESIM算法進(jìn)行了靈敏度分析并且給出了設(shè)定參數(shù)的一些建議。Boucher對SNESIM算法進(jìn)行了改進(jìn)，引入了復(fù)雜訓(xùn)練圖像分解為多個同質(zhì)的小訓(xùn)練圖像的方法。Mirowski等提出了一些對訓(xùn)練圖像平穩(wěn)性進(jìn)行判斷的方法。

雖然目前SNESIM算法已經(jīng)有了比較深入的研究。但是對于其模擬結(jié)果的不確定性評價相對較少。Strebelle在其博士論文中使用模擬結(jié)果的概率圖和方差圖進(jìn)行了不確定性評價。Liu對SNESIM算法進(jìn)行了靈敏度分析。但是這方面的研究仍然存在一些不足。首先，目前仍然缺乏模擬前對模擬結(jié)果進(jìn)行事前評價的方法。其次，僅對像元級的不確定性進(jìn)行了討論，缺乏對圖像級的不確定性進(jìn)行研究。最后，現(xiàn)有的不確定性評價方法，例如概率圖和方差圖，并沒有對每個像元所建立的概率模型本身進(jìn)行不確定性評價。如果像元的概率模型本身的誤差就比較大，那么其模擬結(jié)果就不可靠。而概率圖和方差圖是難以描述這一不確定性的。

SNESIM算法是基于像元的模擬算法。對于每個像元，該算法都要估計(jì)其概率分布函數(shù)，通常這一概率分布函數(shù)是0-1分布。如果是多類情況，都可以轉(zhuǎn)化為兩類問題分別進(jìn)行處理。對0-1分布的參數(shù)估計(jì)，可以使用中心極限定理確定參數(shù)p的不確定性。下面公式揭示了顯著性水平α，參數(shù)p，絕對誤差d以及實(shí)例發(fā)生數(shù)目m之間的關(guān)系。

m=[Φ-1(1/α/2)]2d2×p×(1-p)]]>

通過這一公式的變形可以對每個像元的概率模型進(jìn)行不確定性評價。

基于上述定理，本發(fā)明提出了一種SNESIM模擬結(jié)果不確定性評價方法。該評價方法主要針對每個像元所建立的概率模型，使用絕對誤差和顯著性水平對其進(jìn)行不確定性評價。本發(fā)明還能夠根據(jù)訓(xùn)練圖像和模板對模擬結(jié)果的不確定性進(jìn)行事先估計(jì)。此外本發(fā)明同時從像元級和圖像級對模擬結(jié)果進(jìn)行不確定性評價。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的技術(shù)解決問題：提供SNESIM多點(diǎn)模擬結(jié)果不確定性評估方法，該方法使用中心極限定理，在模擬前可以根據(jù)訓(xùn)練圖像和模板對模擬結(jié)果的不確定性進(jìn)行評價，并且能夠?qū)δM結(jié)果的不確定性進(jìn)行像元級的不確定性評價。本發(fā)明提出的不確定性評價技術(shù)可以對模擬過程提供參考，并可用于SNESIM算法參數(shù)的選擇等。