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正第一次全国范围的地理国情普查已拉开帷幕。人们常说,中国地大物博,幅员辽阔,办好中国的事,必须建立在正确把握国情的基础上。地理国情就是国情的重要方面。但实际上,地理国情这个概念对于多数国人而言还是新鲜事物。我国也是从近些年才开始全面系统地部署、推进地理国情的调查研究工作。从今年7月起,全国首次地理国情普查正式启动第一阶段工作。此前的6月8日,国务院已经成立第一次全国地理国情普查领导小组,明确了该小组的主要职责、组成人员,以及工作机构。整个普查工作将持续到2015年。 相似文献
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低渗透油气藏、致密油气藏、页岩油气藏等非常规油气藏的开发已成为全球油气开发的热点,也为测井解释带来新的挑战.为了提高测井解释精度,本文研究了岩性预测的半监督学习问题,提出了"聚类—人工标注—伪标注—分类"的岩性预测框架.首先,利用聚类算法选取待标注样本;然后,基于数据在特征空间和地理空间的相似性,利用图半监督学习方法实现人工标注样本到无标注样本的标注传播;最后,基于伪标注的置信度,采用加权支持向量机算法实现分类模型的设计与训练.本文在真实的测井数据上进行了大量的实验,发现半监督学习算法通过挖掘有标注数据和无标注数据中蕴含的分布特性,可获得更精确的岩性预测效果,即使对于不均衡的数据集,也能大幅提高分类模型在各类别上的准确率.进一步引入地理空间相似性,半监督的岩性预测模型在样本数量少的类别上的准确率得到了较大提高,从而验证了本文所提出方法的有效性. 相似文献
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《中国科学:地球科学》2016,(9)
选取适当生态地理边界对遥感影像进行分割,降低分区单元内土地覆盖复杂程度,可有效提高遥感土地覆盖分类精度.本研究将气象、高程、土壤等环境数据与季节性植被遥感信息相结合,利用典范对应分析(CCA)和k均值聚类等进行生态地理分区的划分,旨在提出适用于区域遥感地表分类的生态地理分区方案.以我国为例的研究结果表明,季节性植被遥感信息与CCA相结合,能够有效筛选出区域生物地理格局主导环境因子,可将这些主导因子作为生态地理分区的区划指标.本研究中,温度要素是我国生物地理格局的主导驱动力,水分要素次之.以MODIS MCDl2C1(2005年)和GlobCover(2004~2006年)全球土地覆盖分类产品来评价生态地理分区内土地覆盖复杂程度,结果表明,本研究的生态地理分区在土地覆盖类型均数、主要土地覆盖类型面积比例以及主、次要土地覆盖类型面积比例之和等方面,均优于已有研究结果,且主、次要土地覆盖类型的植物物种和性状特征差异比较明显,表明利用表征植被季节特征的环境主导因子进行生态地理区划,可以有效降低生态地理分区内地表覆盖复杂程度,更利于地表覆盖遥感分类. 相似文献
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《中国科学:地球科学》2016,(11)
地表覆盖作为地表状况的直接反映,与全球物质能量循环、气候变化以及人类社会经济活动等密切相关.地表覆盖分类数据通常利用遥感图像进行分类得到,其数据质量对全球环境监测及其变化研究与决策支持等过程有重要的影响.因此,对分类结果进行精度评估是地表覆盖分类的重要步骤.由于影像上不同地物类型边界处往往存在较多的混合像元,使得分类时处于边界处的像元分类精度相对低于内部像元,直接导致了类内自身的分类精度异质性增大,分类精度评估的不稳定性也随之增大.本文基于传统的分层抽样(stratified sampling,SS),提出了一种考虑边界区域的分层抽样方法(stratified sampling considering edges,SSCE).理论推导及实验结果表明,SSCE对总体精度(overall accuracy,OA)和kappa估计的准确性和稳定性均优于SS方法,主要结论为:在样本点总数较少的情况下,SSCE对分类精度估计的准确性高于SS方法;在相同的容许误差下,SSCE方法所需的样本数小于SS方法;分类图像中类内边界区域与内部区域分类精度的差异越大、其面积比例越均衡,SSCE方法越能准确地进行精度估计.因此,本文提出的SSCE方法能够以更少的样本获取代价、更高的准确性和稳定性对地表覆盖数据进行分类精度的评估. 相似文献
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精细的居民地数据对地震灾害风险分析具有重要意义。 为得到具有较高时效性与精细度的居民地数据, 充分发挥其对人口、 建筑物空间展布的指示作用, 本文综合利用多源遥感影像的优势, 基于分层分类思想开展城镇居民地识别与再分类研究。 以甘肃天水秦州区的主城区为例, 采用具有较高时效性的Landsat-8 OLI影像, 建立决策树分类模型识别出居民地轮廓; 在居民地轮廓内部, 进一步采用资源三号卫星(ZY3)高分影像, 利用面向对象方法进行居民地内部的建筑群再分类, 最后得到了具有不同精细程度的居民地数据。 实验结果中Landsat-8土地覆盖分类总体精度为92%(其中居民地识别率达86%), 城镇居民地再分类的总体精度为81%, 说明了本文研究方案的可行性。 相似文献
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利用密集台阵对水力压裂微地震进行监测将有助于优化储层压裂、揭示断层活化.为满足密集台阵海量采集数据的处理需求,本文建立了一种综合运用多种机器学习方法和台阵相关性的、无需人工干预的自动处理流程,从而能够快速得到高质量的密集台阵震相到时目录.该综合策略包括：(1)利用迁移学习在连续波形中快速检测地震事件;(2)利用U型神经网络PhaseNet自动拾取P波、S波震相;(3)利用三重线性剔除法,结合密集台阵到时相关性剔除异常到时数据和地震事件;(4)利用K-means和SVM两类机器学习算法,进一步区分发震时刻接近的多个地震事件,减小事件漏拾率.通过将该流程应用于四川盆地长宁—昭通页岩气开发区微地震监测数据,并将自动处理结果与人工拾取结果进行比对发现,二者在震级测定、定位以及走时成像结果等方面具有很好的一致性,表明本文处理流程结果精度可达到手动处理精度.本文结果为密集台阵地震监测数据的高效、高精度处理提供了新思路. 相似文献
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正近年来,国家测绘地理信息局在党中央、国务院的坚强领导下,努力抢占国际测绘地理信息制高点,加快实施"构建智慧中国、监测地理国情、壮大地信产业、建设测绘强国"的发展战略,面向经济社会需求全力打造数字城市、天地图、地理国情监测三大平台,面向国内国际市场培育地理信息产业的繁丽奇葩,在科技创新上追星赶月,在国际舞台上大展雄风,推动中国从测绘大国向测绘强国跨越式前进,举世为之瞩目。 相似文献
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正开展全国地理国情普查,系统掌握权威、客观、准确的地理国情信息,是制定和实施国家发展战略与规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置的重要依据,然而全国性的地理国普查不能没有先进的科学技术支持。6月21日,"监测地理国情、构建智慧中国"地理国情普查新技术新产品发布会在中国测绘创新基地召开。在会上,国家测绘地理信息局副局长 相似文献
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容差粗糙集与神经网络结合的遥感数据分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
神经网络中的BP(Back Propagation)算法越来越多地用在遥感数据分类中. 但BP算法存在的缺点之一是网络训练时可能会导致网络出现全面的低性能. 为避免出现类似问题, 探索采用容差粗糙集方法对训练数据做分类预处理, 去除训练数据中的某些影响训练收敛的因素, 进而提高网络训练的成功率. 实验采用了北京地区2003年5月的TM数据, 分别用分类预处理前数据和经过分类预处理后的数据对BP网络进行了训练. 结果表明, 此方法不仅弥补了BP算法在处理遥感数据时的缺陷而且提高了分类精度. 相似文献
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选取平顶山平煤矿区附近区域作为研究区,使用无人机进行拍摄,以获悉矿区周边地物种类,补充辅助决策中的居民地、道路等信息,重点研究遥感影像的分析处理。为实现遥感影像分类并增强可视化效果,以无人机影像为源图像,分别采用无人机正射影像的主流处理软件Photoscan和Pix4d,完成图像的预处理及拼接,发现利用Pix4d软件进行图像拼接效果更佳。采用非监督分类及监督分类中的最大似然法和支持向量机,研究影像拼接分类方法,并结合ArcGIS软件,增强可视化效果。通过分析结果图像的类内精度、总体精度、kappa系数指标,完成分类质量评价,发现支持向量机分类效果更佳。此次针对平顶山地区遥感影像的试验结果,对于完善灾害预评估起到一定借鉴作用,并可为震后应急救灾辅助决策提供有效的数据支撑。 相似文献
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基于面向对象的无监督分类的遥感影像自动分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现无任何先验知识的高分辨率遥感数据的自动分类,并进一步提高自动分类精度和效率,提出了一种基于面向对象的无监督分类方法(Object Oriented Unsupervised Classification).具体步骤如下:首先对遥感影像进行分割,得到一系列空间上相邻、同质性较好的分割单元,然后对分割单元进行特征提取,得到分割单元的对象特征(光谱特征、纹理特征等多特征信息),进而对分割单元进行基于对象特征马氏距离聚类.最后,通过分类后处理(类别合并、错分类别调整等)得到最终的分类结果.通过实验表明:本文提出的方法不仅能够利用影像中更多的特征信息进行聚类而且还可以有效地减少聚类对象的个数,从而使自动分类的精度和效率都得到较大的提升. 相似文献
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基于时间序列HJ-1/CCD数据的土地覆盖分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
土地利用数据是遥感应用中普遍使用的基础数据,对于遥感应用的效果起着非常重要的作用.随着中国环境与灾害监测预报小卫星星座(HJ星座)的成功发射,使得中高分辨率数据的重访周期达到了2天.因此,本研究利用了HJ-1/CCD数据同时具有较高时间和较高空间分辨率的特点发展了一种基于时间序列HJ-1/CCD数据的土地覆盖分类方法;该方法既利用了较高空间分辨数据的纹理与光谱信息,也利用了较高时间分辨率数据捕捉到了地表随时间的变化信息,从而利用地物在时间维上的差异提高了土地覆盖分类与土地利用制图的精度.该方法被应用于辽宁大伙房水库与青海黑泉水库区域2010年土地利用制图,经检验发现该方法制作的土地利用图与传统方法制作的土地利用图相比制图精度得到了极大提高;在辽宁大伙房水库和青海黑泉水库地区精度分别达到了95.76%和83.78%,Kappa系数分别为0.9423和0.8165. 相似文献
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基于空间-光谱特征和稀疏表达的高光谱图像分类算法（英文） 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的高光谱数据分类方法分类精度不高、没有充分地利用空间信息等缺陷,提出一种基于Gabor空间纹理特征（Gabor spatial texture features）及无参数加权光谱特征（Nonparametric weighted spectral features）和稀疏表达分类（Sparse representation classification）的高光谱图像分类算法,可以简写为Gabor-NW SF和SRC,即GNWSF-SRC。所提出的GNWSF-SRC分类方法首先通过融合高光谱的Gabor空间特征和无参数加权光谱特征来更好地描述高光谱图像,然后通过其进行稀疏表达,最终通过对比其重构误差获得分类结果。在训练集比例不同的情况下,用所提出的方法对两组典型的高光谱数据进行处理,理论研究和仿真结果表明：与传统的分类方法相比,所提出算法能够提高分类精度、Kappa系数等,取得了较好的分类效果。 相似文献
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正目前,InSAR已成为监测地震同震、震后以及震间断层滑动的重要手段之一,但由于InSAR数据处理过程中存在多种误差的累积使得测量精度受到影响。本文从InSAR形变监测数据处理关键环节入手,系统分析各个关键环节的误差贡献,探讨InSAR误差干扰项的消除方法。在此基础上,研究了利用DEM校正InSAR大气垂直分层延迟相位的方法,进而将这种方法应用于2008年当雄地震同震和震后形变观测;推导了系统和随机2种观测误差在三 相似文献
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在水力压裂微地震监测中,速度模型的误差对微震定位结果的偏差影响尤为显著,因此如何获得较为准确的速度模型是微震监测过程中的重要一步.一般使用测井数据和射孔监测数据来反演计算微地震速度模型.该计算过程耗时较长,这不利于微震监测的实时化.针对这个问题,本文从模拟退火法入手,提出采用多马尔科夫链的并行方案,将其与速度模型的校正过程相结合.通过拆分马尔科夫链并分别在多线程中并行计算,可以大大缩短单条线程中的计算时间以达到提升速度模型校正效率的目的.经过合成数据及实际监测数据的验证,证明了本文方法相对串行模拟退火法,能有效提升速度模型校正的效率,并且精度上也能得到保证,能充分满足野外实时监测的需求. 相似文献
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利用多源数据将建筑物空间分布格网化,得到格网的单元数据,为区域地震灾害损失预评估和地震灾后快速评估提供较为详尽的建筑物格网数据支撑.以宁夏回族自治区平罗县为例,在数字城市建筑物数据、地理国情监测建筑物数据等基础上,结合高分辨率遥感影像进行目视解译,判读和更新建筑物图斑,再通过外业调绘、无人机航拍等手段对建筑物进行验证调查,得到完整的单体建筑物数据.最后再通过GIS软件的空间运算赋值,得到500m×500m的建筑物格网数据.结果表明:运用该方法得到的平罗县空间化建筑物格网数据,能够更真实地表达建筑物空间分布特点,对破坏性地震的灾害损失快速评估以及应急救援决策部署有很好的指导意义. 相似文献