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41.
顾及多尺度分割参数的FNEA面向对象分类 总被引:1,自引:0,他引:1
首先对分形网络演化(FNEA)算法做了介绍,通过试验对比4种分割方法棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割、光谱差异分割的效果。此外,通过eCognition Developer 8.7分析软件对影像进行多尺度分割预处理,从5开始,以5为单位向上递增,共选取12组参数进行分割试验,采用面向对象CART分类器对分割后影像分类。对比分类效果图可知,小尺度分割参数对分类效果能有较好的提升;对比总体精度及Kappa系数可知,小尺度分割参数分类精度优于大尺度分割参数,且当分割参数Scale为10时,分类精度达到最好的级别。 相似文献
42.
采煤塌陷引起的地裂缝不仅造成地质灾害,还会影响矿区植被的生长发育,破坏矿区生态系统。为深入探讨采煤塌陷裂缝对沙蒿吸水来源的定量影响,在神东矿区活鸡兔井田22312工作面选取了受采煤塌陷裂缝影响程度不同的3个试验区进行同位素标记水模拟降水试验。3个试验区根据沙蒿与裂缝的距离不同划分,其采煤塌陷情况分别为未开采区(试验样地内沙蒿距离裂缝大于50 m)、受采煤塌陷影响但无明显裂缝区(简称无明显裂缝区,试验样地内沙蒿距离裂缝大于5 m)以及裂缝区(试验样地内分布有宽度15 cm左右的裂缝通过,且距离沙蒿0~20 cm)。本次试验选择6株沙蒿作为研究对象,划分6个土壤剖面,采用液态水同位素分析仪LGR和Isoprime 100同位素比值质谱仪IRMS分别计算不同土层土壤水和植物样本木质部水的δ18O和δ2H同位素含量,并利用R脚本的MixSIAR贝叶斯混合模型量化降水后不同土层对沙蒿吸水的贡献,探讨土壤水分补给机制和植物水分来源。结果表明:(1) 裂缝区的优先流比例为18.2%;(2) 在未开采区,沙蒿吸收的59.7%的水分来自10~20 cm的土层;(3) 在无裂缝区,沙蒿主要从40~60 cm土层(46.6%)和0~10 cm土层(39.4%)吸水;(4) 在裂缝区,沙蒿吸收的85.9%的水分主要来自40~60 cm的土层。研究结果对揭示采煤塌陷裂缝区土壤水补给机制以及沙蒿吸水模式具有重要意义。 相似文献
43.
准确可靠的径流预测对于水资源的科学管理与规划具有重要意义,特别是在水资源紧缺的干旱半干旱地区,径流预测对流域内水资源高效利用与水利工程经济运行具有重要现实意义。针对径流预测通常采用单一方法进行建模与预测,难以利用各预测模型优势的问题,本文利用极限学习机(ELM)模型、支持向量机(SVM)模型、多元自适应回归样条(MARS)等机器学习方法建立了疏勒河上游未来1~7日的径流预测模型。在此基础上,运用贝叶斯模型平均(BMA)方法对ELM、SVM、MARS模型的预测结果进行组合,构建了径流组合预测模型,以获取更可靠的预测结果,并采用蒙特卡洛抽样方法获取BMA的95%置信区间,对预测结果进行了不确定性分析。结果表明:ELM、SVM、MARS模型以及BMA组合模型均适用于干旱半干旱地区的中长期日径流预测;BMA的预测精度较单一模型更高,能够提供更准确的预测值;BMA的95%置信区间对实测值覆盖率高,同时能够提供较好的确定性预测和概率预测结果。表明BMA在资料有限的条件下,表现出较单一模型更高的预测性能,可以成为干旱半干旱地区中长期日径流预测的有效方法。 相似文献
44.
基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA
概率预报 总被引:7,自引:1,他引:6
利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)单中心集合预报系统(ECMWF、United Kingdom Meteorological Office、China Meteorological Administration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型.由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好.多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好.它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%.基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义. 相似文献
45.
46.
基于Freeman_Durden分解的全极化SAR影像分类方法能够较好地保持地物极化散射特性,但在分类的过程中,不能改变初始散射机制,导致分解结果对分类精度影响很大。在Freeman_Durden分解中,排列方向相对雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为倾斜建筑物)常被分为体散射类型,使得该类建筑物往往被误分为植被。本文通过分析建筑物在SAR影像中的后向散射特性,利用建筑物具有较高相干性的特点,引入最优极化相干系数,在目标分解的基础上通过阈值分割将两者区分开来,进而提高反射非对称性人工目标的分类效果。通过使用E-SAR系统在德国DLR附近Oberpfaffenhofen地区获取的L波段PolInSAR影像和国内X-SAR系统在海南陵水地区获取的X波段PolInSAR影像进行实验,证明本文提出的方法能够有效地将与雷达飞行方向不平行的建筑物与森林区分开。 相似文献
47.
遥感成像过程中,地面、大气等诸多要素的不确定性和波段之间的相关性等原因影响了分类精度,导致变化检测的不准确性。为了提高分类精度往往需要引入先验知识。贝叶斯网络是一种新的数据表达和推理模型,对数据没有严格的正态分布前提要求,通过动态地调整先验概率密度,能有效提高分类精度。以北京通州地区1996-05-29和2001-05-19两个时相的陆地卫星Landsat TM遥感影像为例,介绍了基于贝叶斯网络的分类算法,并在此基础上实现了两个时相遥感影像的变化检测。实验结果表明:基于贝叶斯网络分类算法的后分类比较变化检测方法是遥感影像变化检测的一种新的有效方法。 相似文献
48.
目前普遍采用的分类器通常都是针对单一或小量任务而设计的,在小数据量的处理中能取得比较满意的结果。但对于海量遥感数据的处理,其在处理时效和分类精度方面还有待研究。本文以遥感图像场景分类任务为例,着重对遥感数据分类问题中几种典型分类方法的适用性进行比较研究,包括K近邻(KNN)、随机森林(RF),支持向量机(SVM)和稀疏表达分类器(SRC)等。分别从参数敏感性,训练样本数据量,待分类样本数据量和样本特征维数对分类器性能的影响等几个方面进行比较分析。实验结果表明:(1)KNN,RF和L0-SRC方法相比RBF-SVM,Linear-SVM和L1-SRC,受参数影响的程度更弱;(2)待分类样本固定的情况下,随着训练样本数目的增加,SRC类型分类方法的分类性能最佳,SVM类型方法次之,然后是RF和KNN,在总体分类时间上呈现出L0-SRCL1-SRCRFRBF-SVM/Linear-SVMKNN/L0-SRC-Batch的趋势;(3)训练样本固定的情况下,所有分类方法的分类精度几乎都不受待分类样本数目变化的影响,RBF-SVM方法性能最佳,其次是L1-SRC,然后是Linear-SVM,最后是RF和L0-SRC/L0-SRC-Batch,在总体分类时间上,L1-SRC和L0-SRC相比其他分类方法最为耗时;(4)样本特征维数的变化不仅影响分类器的运行效率,同时也影响其分类精度,其中SRC和KNN分类器器无需较高的特征维数即可获得较好的分类结果,SVM对高维特征具有较强的包容性和学习能力,RF分类器对特征维数增加则表现得并不敏感,特征维数的增加并不能对其分类精度的提升带来更多的贡献。总的来说,在大数据量的遥感数据分类任务中,现有分类方法具有良好的适用性,但是对于分类器的选择应当基于各自的特点和优势,结合实际应用的特点进行权衡和选择,选择参数敏感性较小,分类总体时间消耗低但分类精度相对较高的分类方法。 相似文献
49.
高光谱遥感影像分类研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。 相似文献
50.
总有机碳含量(TOC)是评价页岩有机质丰度和生烃能力的重要指标.常规TOC预测方法是通过对弹性参数体(例如密度反演体)进行线性拟合得到的,该方法具有地区经验性,并且缺乏有效的理论支撑.针对此问题,本文以岩石物理驱动的物性参数反演作为技术手段,首先对典型页岩的矿物组分以及孔隙流体特征进行分析,得出影响页岩弹性参数变化的四个主要因素分别是等效脆性矿物体积分数、黏土体积分数、TOC以及总孔隙度,进而可有效减少待反演参数个数,提高物性参数反演算法的可行性.在此基础上,将Grana提出的线性化岩石物理模型推广至页岩,建立线性化页岩岩石物理模型,并在贝叶斯理论框架下建立页岩物性参数反演,实现从弹性参数反演体直接提取TOC、总孔隙度以及等效脆性矿物体积分数等多个页岩物性参数,为后续的页岩气甜点(最佳的页岩气勘探与开发的区域或层位)评价提供可靠的数据支撑.模型数据和实际数据测试验证了该反演算法的有效性. 相似文献