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GIS支持下基于支持向量机的滑坡危险性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
以仙游县为例,探讨了将地理信息系统技术(GIS)和支持向量机(SVM)算法应用于滑坡灾害危险性评价的基本思路和技术路线。主要内容包括SVM的基本原理和方法、滑坡灾害危险性评价指标的选取和量化、SVM模型的建立以及具体的实现过程。实践证明该方法是一种较好的滑坡灾害危险性评价方法。 相似文献
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基于遗传支持向量机的城市扩张非线性组合模型 总被引：5，自引：0，他引：5
在分析当前城市扩张模拟模型优缺点的基础上,利用支持向量机能有效表达、拟合复杂非线性系统的功能,将多个单项城市扩张模型进行非线性组合,有机融合各单项模型优点,最后构建支持向量机的城市空间扩张非线性组合模拟模型。利用遗传算法优化支持向量机的参数,减小参数设置不合理对支持向量机建模精度引起的影响,有效提高支持向量机模型精度。通过分析组合模型误差和各参与组合的单项模型之间的关系,总结出提高支持向量机的城市扩张非线性组合模型精度的方法是：① 提高参与组合的各单项模型精度;② 增加单项模型之间的差异性。以长沙市为例,分别构建多元回归、GM(1,8)、BP网络和LS-SVM单项城市空间扩张模拟模型,并在此基础上建立线性组合城市扩张模型和遗传支持向量机非线性组合城市扩张模型。通过各模型精度对比分析证明,遗传支持向量机的城市扩张非线性组合模型精度远优于各单项模型,并且优于线性组合模型,是一种有效的城市扩张新模型。 相似文献
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遗传算法优化的支持向量机湿地遥感分类——以洪河国家级自然保护区为例 总被引：6，自引：1，他引：5
湿地遥感分类作为湿地管理、监测与评价的重要手段,受到了广泛的关注。遗传算法(GA)借鉴了生物进化规律进行启发式搜索寻优,支持向量机(SVM)是一种新型的空间数据挖掘方法,二者相结合可以发挥各自的优势,寻找到支持向量机的全局最优参数,从而较准确地对湿地进行遥感分类。以洪河自然保护区为例,采用遗传算法优化的支持向量机方法进行了湿地遥感分类研究。同格网搜索下的支持向量机湿地遥感分类及最大似然监督分类对比,结果表明,遗传算法优化较格网搜索方式总精度提高了7.29%,较最大似然监督分类提高了12.06%,方法改善了沼泽、草地与裸地三种地物间的区分,是湿地遥感分类的有效手段。 相似文献
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土地利用图作为一种典型的专题地图,在空间上具有全覆盖、无重叠、无缝隙的特征,在语义上具有类型的层次化划分特征,评价土地利用图综合后的质量对提高土地利用数据的现势性和可用性具有重要意义。首先,基于地图综合约束,选择几何、拓扑、结构和格式塔4种约束,确定单个目标、两个目标及多个目标的质量评价指标;然后,采用模糊综合评价的方法,确定评价指标的等级和权重集,建立模糊评价矩阵;最终通过模糊运算得到质量评价结果。以土地利用图中农村居民地的综合为例,介绍了整个质量评价过程,通过对评价结果的分析发现综合中存在的问题,改进综合过程,从而验证了文中方法的可行性。 相似文献
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利用Google Earth Engine遥感大数据云平台,以若尔盖县的弯曲河流为研究对象,以空间分辨率为10 m的Sentinel-2多光谱卫星遥感影像为数据源,选用归一化差分水体指数(NDWI)、改进型归一化差分水体指数(MNDWI)和自动水体提取指数(AWEI)相组合的方式,建立支持向量机模型,进行弯曲河流信息的提取;利用归一化差分水体指数、改进型归一化差分水体指数和自动水体提取指数,提取出弯曲河流信息,并与支持向量机模型提取的结果进行了比较。研究结果表明,利用归一化差分水体指数提取的弯曲河流的整体性和连续性最优;利用改进型归一化差分水体指数提取的地势复杂区域细小河流的精度较高;利用支持向量机模型提取的弯曲河流更为准确,并消除了山体和植物阴影对弯曲河流提取的影响;与利用3种指数提取的结果相比,支持向量机模型提取的弯曲河流的总体精度和用户精度都相对最高。 相似文献
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以江苏省徐州市郊区为实验区,采用Jeffries-matusita距离方法分析了CBERS-02B与资源三号卫星(ZY-3)多光谱影像的光谱可分性。采用最小距离法、最大似然法和支持向量机3种分类算法进行影像分类,以用户精度、制图精度、总分类精度和Kappa系数作为分类精度的评价指标,探讨了CBERS-02B与ZY-3多光谱影像的光谱可分性。实验表明,CBERS-02B和ZY-3多光谱影像均有利于区分农田和水体类,而对建筑物、裸地及道路的光谱可分性较弱;ZY-3影像对建筑物类的光谱可分性优于CBERS-02B影像,但对裸地及道路类的光谱可分性不及CBERS-02B影像。研究结果对于卫星传感器设计和遥感数据应用具有一定的参考价值。 相似文献
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多源遥感影像红树林信息提取方法比较 总被引：1，自引：0，他引：1
选取2012年2月24日的SPOT 5遥感影像和2013年12月6日的Landsat 8、"高分一号"遥感影像,应用最大似然法、支持向量机和面向对象方法提取红树林信息,并引入F值评价提取效果。研究结果表明,用最大似然法和支持向量机提取红树林信息的精度相似,与影像的特征光谱信息量相关性较强;而对于SPOT 5影像等更高分辨率遥感影像,面向对象方法降低了最大似然法和支持向量机分类的红树林斑块破碎程度,其信息提取精度与影像的空间分辨率正相关。 相似文献
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基于支持向量回归机的耕地保有量组合预测 总被引：1，自引：0，他引：1
赖红松 《地理与地理信息科学》2011,27(2):56-60
为提高耕地保有量预测精度,将灰色预测GM(1,1)模型、动力预测模型、BP网络预测模型和加权支持向量回归机预测模型相结合,建立了基于支持向量回归机的耕地保有量组合预测模型,并将其用于温州市耕地保有量预测。结果表明,该模型比任一单一预测模型精度更高,可用于耕地保有量预测。 相似文献
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广东省水资源承载力量化研究 总被引：2，自引：0，他引：2
运用多目标规划和模糊综合评价的理论与方法,结合广东省水资源特点,建立了水资源承载力多目标计算与综合评估模型.模型选取工业产值、人口、农灌面积和COD排放4个目标,以水资源供需平衡、部门用水限制等约束条件,计算了广东省高、中、低3种水资源承载力方案并与城市规划有关指标作了比较,量化反映了水资源对社会、经济和生态环境协调发展瓶颈作用;选择了水资源数量、水资源质量、可供水量、用水状况和社会经济5方面共20个评价指标,综合评估了21个市现状水资源承载力状况,表明各个市水资源利用与社会经济发展匹配性程度.结果表明, 相似文献
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积雪是我国西北干旱半干旱区重要的水资源，也是影响全球气候变化的重要因子之一。 目前光学影像反射率和雷达亮温数据是积雪遥感领域的主要数据，本文首次结合两类遥感数据估 算积雪深度，并比较偏最小二乘法和机器学习算法（人工神经网络、支持向量机和随机森林算法） 在积雪深度估算方面的表现。以锡林郭勒盟 2012—2015 年积雪深度数据为例，基于反射率和亮度 温度相结合的积雪深度估算精度优于单个数据源，且随机森林算法表现最好，均方根误差为 2.93 cm，满足实际应用的需求。研究结果对我国西北地区水资源分布、生态环境评估等研究具有重要 意义。 相似文献
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水资源承载能力评价的熵权模糊物元模型 总被引：3，自引：0，他引：3
以模糊物元分析理论为基础,结合熵值法和欧氏贴近度概念,构建用于评价水资源承载能力的熵权模糊物元分析模型。介绍了该模型的计算步骤,应用该模型对淮河流域各分区的水资源承载能力进行了综合评价,并与其他评价方法的评价结果进行了比较。结果表明,该文建立的模型合理且计算简单,可靠性、实用性强,适用于多种综合评价问题。 相似文献
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基于水环境改善的城市湖泊群河湖连通方案研究 总被引：3，自引：0，他引：3
河湖水系连通作为水资源调配、水生态修复与改善的重要手段,已成为江河湖泊治理工作的重点之一。河湖水系连通方案的选择和连通效应的评估直接关系到连通工程对湖泊水动力和水环境的改善效果,但目前缺乏对水系连通后河湖水动力和水质的综合评估体系。以汤逊湖湖泊群为研究对象,构建二维水动力水质数学模型,选取NH3-N、TN和TP作为水质指标,模拟不同连通方案下汤逊湖湖泊群的流场及水质变化情况,结合水动力、水质和经济社会三个方面的评价指标建立综合评价体系,对各连通方案下湖泊群的改善效果进行评估。研究结果表明：引水后湖泊水体流动性有了很大的改善,河湖连通工程能够在短时间内达到改善湖泊水质的目的,但随着引水时间的增长,改善率逐渐减小。通过对比五种连通方案发现,方案五对水动力和水质的改善都取得了最显著的效果,且能够带来最大的引水效益。 相似文献
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Peng Yue Fan Gao Boyi Shangguan Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274
ABSTRACT High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning. 相似文献
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《地理学报(英文版)》2019,(3)
The Interconnected River System Network (IRSN) plays a crucial role in water resource allocation, water ecological restoration and water quality improvement. It has become a key part of the urban lake management. An evaluation methodology system for IRSN project can provide important guidance for the selection of different water diversion schemes. However, few if any comprehensive evaluation systems have been developed to evaluate the hydrodynamics and water quality of connected lakes. This study developed a comprehensive evaluation system based on multi-indexes including aspects of water hydrodynamics, water quality and socioeconomics. A two-dimensional (2-D) mathematical hydrodynamics and water quality model was built, using NH_3-N, TN and TP as water quality index. The IRSN project in Tangxun Lake group was used as a testbed here, and five water diversion schemes were simulated and evaluated. Results showed that the IRSN project can improve the water fluidity and the water quality obviously after a short time of water diversion, while the improvement rates decreased gradually as the water diversion went on. Among these five schemes, Scheme V showed the most noticeable improvement in hydrodynamics and water quality, and brought the most economic benefits. This comprehensive evaluation method can provide useful reference for the implementation of other similar IRSN projects. 相似文献
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对黄河三角洲水资源自然、社会可再生过程进行可再生性评价,综合构建了多层次评价指标体系;基于集对分析理论,建立指标集对评价模型,利用CRITIC法确定指标权重,引进可变模糊集模型确定样本的模糊隶属度,通过样本的级别特征值来反映水资源可再生程度,并在此基础上运用因子分析法识别、归纳影响因素,从而实现水资源可再生性的评价与分析。结果表明:黄河三角洲2007—2014年水资源可再生性评价综合得分波动式增加,表明水资源可再生能力趋于增强;但分值总体较低,水资源可再生能力形势不容乐观;评价结果与实际情况相符,说明评价方法是合理可行的,具有一定的现实指导价值。 相似文献
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Resource estimation of a placer deposit is always a difficult and challenging job because of high variability in the deposit.
The complexity of resource estimation increases when drill-hole data are sparse. Since sparsely sampled placer deposits produce
high-nugget variograms, a traditional geostatistical technique like ordinary kriging sometimes fails to produce satisfactory
results. In this article, a machine learning algorithm—the support vector machine (SVM)—is applied to the estimation of a
platinum placer deposit. A combination of different neighborhood samples is selected for the input space of the SVM model.
The trade-off parameter of the SVM and the bandwidth of the kernel function are selected by genetic algorithm learning, and
the algorithm is tested on a testing data set. Results show that if eight neighborhood samples and their distances and angles
from the estimated point are considered as the input space for the SVM model, the developed model performs better than other
configurations. The proposed input space-configured SVM model is compared with ordinary kriging and the traditional SVM model
(location as input) for resource estimation. Comparative results reveal that the proposed input space-configured SVM model
outperforms the other two models. 相似文献
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为研究沙地信息提取的方法，采用基于CART决策树的面向对象方法，提取中卫市沙坡头区的沙地信息。首先对研究区进行多尺度分割和光谱差异分割得到对象层，然后选择合适的提取特征和训练样本点，最后输入选择的提取特征和样本点生成CART规则树，并对地物进行分类，提取出沙地信息。结果表明：采用面向对象的CART决策树方法提取沙地信息具有较高自动化程度和精确度，依此构建的CART决策树总体分类精度可达到77%，是最近邻分类结果的1.12倍，支持向量机分类结果的1.57倍，此外，NDBI（归一化裸露指数）、GSI（粒度指数）和SWIR 2（第七波段）均值可以成功的将沙地、戈壁和裸岩石砾地三个易混地物区分开来，是沙地提取过程中三个重要的特征指数。 相似文献
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耦合SOFM与SVM的生态功能分区方法——以鄂尔多斯市为例 总被引：6，自引：1，他引：6
辨析区域主要生态环境问题及其空间异质性,划定生态功能区,对保障区域生态安全和国土开发优化具有重要指导意义。以往自下而上的分区研究多基于行政区或流域开展,难以体现行政区或流域内部的生态功能分异。以鄂尔多斯市为例,基于生态系统服务与生态敏感性构建区域生态功能分区指标体系,耦合自组织特征映射（SOFM）网络与支持向量机（SVM）划定鄂尔多斯市生态功能分区。结果表明,区域内各生态功能分区指标呈现明显的空间分异特征,通过SOFM网络基于栅格进行指标聚类,构建分类效果指数筛选最佳聚类方案,将区域分为7种不同的生态功能类型。最终,利用SVM识别最优分区界线,将鄂尔多斯市分为11个生态功能区。本文构建分类效果指数实现多分类方案优选,使用机器学习算法解决自下而上的自然分区容易弱化要素空间位置属性的问题,完成了从分类到分区的定量转换,有助于提升分区的空间精度与客观性,为生态功能分区与分区边界划定提供了新的方法途径。 相似文献