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簡介

　　《測繪科學(xué)》簡介

　　《測繪科學(xué)》Science of Surveying and Mapping(月刊)曾用刊名：測繪科技動(dòng)態(tài)，1976年創(chuàng)刊，是在測繪及地學(xué)領(lǐng)域影響較大的學(xué)術(shù)期刊�？堑闹饕獌�(nèi)容包括：大地測量學(xué)同相關(guān)學(xué)科的綜合研究、衛(wèi)星導(dǎo)航定位研究、數(shù)字?jǐn)z影測量、遙感圖像處理的智能化研究、遙感器原理和技術(shù)、風(fēng)格的理論及其技術(shù)、測繪網(wǎng)絡(luò)和虛擬技術(shù)、地圖和地理的理論和技術(shù)、地圖數(shù)據(jù)的符號化和可視化研究、3S技術(shù)及其集成的理論和應(yīng)用、基礎(chǔ)地理信息的綜合分析與集成應(yīng)用、礦山測量、海洋測量、激光掃描技術(shù)和應(yīng)用、地圖印刷的新技術(shù)和新方法及與測繪相關(guān)領(lǐng)域的研究等�！稖y繪科學(xué)》主管單位：國家測繪局，主辦單位：中國測繪科學(xué)研究院，國內(nèi)統(tǒng)一刊號：11-4415/P，國際標(biāo)準(zhǔn)刊號：1009-2307

　　《測繪科學(xué)》收錄情況

　　國家新聞出版總署收錄　維普網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫、知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、文摘雜志、劍橋科學(xué)文摘、劍橋科學(xué)文摘社ProQeust數(shù)據(jù)庫、日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)中國文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫收錄

　　《測繪科學(xué)》中文核心期刊：

　　2004-2011年連續(xù)3屆中文核心期刊——中文核心期刊(2004)中文核心期刊(2008)中文核心期刊(2011)

　　《測繪科學(xué)》影響因子：

　　截止2014年萬方：影響因子：0.566;總被引頻次：2400

　　截止2014年知網(wǎng)：復(fù)合影響因子：0.687;綜合影響因子：0.411

　　《測繪科學(xué)》欄目設(shè)置

　　院士特稿、基礎(chǔ)研究、創(chuàng)新應(yīng)用、研究進(jìn)展、網(wǎng)絡(luò)探索、交叉學(xué)科、產(chǎn)品分析、測繪觀察。

　　《測繪科學(xué)》投稿須知

　　一、本刊要求作者有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和樸實(shí)的文風(fēng)，提倡互相尊重和自由討論。凡采用他人學(xué)說，必須加注說明。

　　二、不要超過10000字為宜，精粹的短篇，尤為歡迎。

　　三、請作者將稿件(用WORD格式)發(fā)送到下面給出的征文信箱中。

　　四、凡來稿請作者自留底稿，恕不退稿。

　　五、為規(guī)范排版，請作者在上傳修改稿時(shí)嚴(yán)格按以下要求：

　　1.論文要求有題名、摘要、關(guān)鍵詞、作者姓名、作者工作單位(名稱，省市郵編)等內(nèi)容一份。

　　2.基金項(xiàng)目和作者簡介按下列格式：

　　基金項(xiàng)目：項(xiàng)目名稱(編號)

　　作者簡介：姓名(出生年-)，性別，民族(漢族可省略)，籍貫，職稱，學(xué)位，研究方向。

　　3.文章一般有引言部分和正文部分，正文部分用阿拉伯?dāng)?shù)字分級編號法，一般用兩級。插圖下方應(yīng)注明圖序和圖名。表格應(yīng)采用三線表，表格上方應(yīng)注明表序和表名。

　　4.參考文獻(xiàn)列出的一般應(yīng)限于作者直接閱讀過的、最主要的、發(fā)表在正式出版物上的文獻(xiàn)。其他相關(guān)注釋可用腳注在當(dāng)頁標(biāo)注。參考文獻(xiàn)的著錄應(yīng)執(zhí)行國家標(biāo)準(zhǔn)GB7714-87的規(guī)定，采用順序編碼制。

　　2016 年《測繪科學(xué)》雜志08期優(yōu)秀論文目錄：

　　馬爾科夫理論的優(yōu)化灰色模型預(yù)測建模李克昭;李志偉;趙磊杰;

　　可擴(kuò)展的迭代自組織分析并行處理算法夏輝宇;

　　一種線目標(biāo)豪斯多夫相似距離度量指標(biāo) 陳青燕;梁丹;徐文兵;陳方;龔茹燁;

　　高維遙感圖像的快速分類算法孫華生;李曉軒;

　　等高線自動(dòng)內(nèi)插關(guān)鍵算法胡耀鋒;林鴻;張鵬程;

　　數(shù)據(jù)共軛復(fù)用策略InSAR干涉相位估計(jì) 張小京;劉冰;

　　地表沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)精度分析劉偉韜;劉歡;陳志興;李媚;

　　奇異值分解和閾值分割的遙感自適應(yīng)變化檢測鄧小煉;王星;艾思敏;王長耀;沈延峰;

　　北京地區(qū)GPS水汽變化與霧霾的相關(guān)性張雙成;李振宇;戴凱陽;南陽;史翔;劉紅波;

　　植被生物量高光譜遙感監(jiān)測研究進(jìn)展姚闊;郭旭東;南穎;李坤;江淑芳;孫婷婷;

　　投稿論文：高維遙感圖像的快速分類算法

　　【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)對高維遙感圖像的快速準(zhǔn)確分類,提出了一種基于k均值二叉樹支持向量機(jī)(SVM)的分類方法。該方法通過對選取的訓(xùn)練樣本進(jìn)行k均值聚類,生成支持向量機(jī)分類二叉樹,作為確定最佳分類順序的依據(jù),以降低分類過程中的誤差累積并提高整體分類精度,而且可緩解由樣本數(shù)量不均衡導(dǎo)致的分類誤差。該方法可在不進(jìn)行降維處理的情況下,對高維遙感圖像進(jìn)行快速準(zhǔn)確分類。測試結(jié)果表明,其分類速度和分類精度都優(yōu)于傳統(tǒng)的支持向量機(jī)分類結(jié)果。

　　【關(guān)鍵詞】：支持向量機(jī)SVM k均值二叉樹圖像分類高維數(shù)據(jù)

問題解答

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