Sentinel-2卫星落叶松林龄信息反演   总被引：1，自引：0，他引：1  

唐少飞  田庆久  徐凯健  徐念旭  岳继博 《遥感学报》2020,24(12):1511-1524

林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力,对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象,分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像,采用多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）、支持向量机回归（SVR）、前馈反向传播神经网络（BP）以及多元自适应回归样条（MARS）等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性分析首先确定最佳遥感反演物候期,并在此基础上根据相关性差异筛选出5个最优特征变量用于模型反演,分别为冠层含水量（CWC）,归一化水体指数（NDWI）,叶面积指数（LAI）,光合有效辐射吸收率（FAPAR）和植被覆盖度（FVC）。研究结果表明,展叶期为落叶松林最佳遥感反演物候期。除植被衰减指数（PSRI）以及落叶期的NDVI、RVI外,落叶松林龄与各指标之间均呈负相关关系,其中与冠层含水量（CWC）的相关性最高,pearson相关系数达到-0.74（p<0.01）。此外,不同模型反演结果表明,随机森林模型（RF）为最佳落叶松林龄估测模型,其平均决定系数R²和平均均方根误差RMSE分别为0.89和2.91 a;多元线性回归模型（MLR）的林龄估测结果最差,其平均决定系数R²和平均均方根误差RMSE仅为0.57和5.69 a,非线性模型能更好的解释林龄与建模变量之间的关系。  相似文献   

无人船运动控制方法综述   总被引：1，自引：1，他引：0  

裴志远  戴永寿  李立刚  金久才  邵峰 《海洋科学》2020,44(3):153-162

为实现无人船海上自主作业,无人船运动控制的快速性、准确性以及鲁棒性亟待提高。首先从全驱动控制和欠驱动控制角度,分别概括了国内外无人船航向控制、航速控制、轨迹跟踪控制以及路径跟踪控制的主流控制方法。其次,归纳总结了处理海洋环境不确定扰动的研究进展,包括扰动的建模和消除、抑制扰动的主流方法。最后,总结了无人船运动控制现状与存在的问题,并从工程应用和理论研究两个角度对未来的研究方向进行了展望。  相似文献   

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究     

许立兵  王安喜  汪纯阳  陈悦  陈昱文  周峥  陈幸荣  邢建勇  刘克威  黄小猛 《海洋通报》2020,39(6):695-704

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料,利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值,与原始 WRF 预报相比,利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上,利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度,分析了关键的预报订正因子。  相似文献   

基于梯形模糊数的地下水源地环境健康风险评价     

马海珍  段磊  朱世峰  杨戈芝  王文科  闫姿呈  靳博文 《西北地质》2021,(2):248-258

为降低环境健康风险评价的不确定性,在2017～2019年监测数据的基础上,基于梯形模糊理论构建了地下水环境健康风险模糊评价模型,并通过实地调研修正了暴露参数,对一亩泉水源地地下水环境开展健康风险研究.结果表明:该水源地的健康总风险在2.959×10-5～1.504×10-4 a-1,55％以上可信度下未超过Ⅲ级风险,总...  相似文献   

闽三角红树林底栖软体动物共存格局及机制     

陈国贵  王文卿  谷宣  洪伟  赵开远  辛文镇  林宇枫  王瑁 《湿地科学与管理》2021,17(1):9-13

以漳江口国家级红树林自然保护区、九龙江口省级红树林自然保护区和泉州湾省级湿地保护区3个红树林分布区作为研究对象,研究底栖软体动物在中等尺度下的共存格局及机制。利用非度量多维标度分析、基于蒙特卡洛的零模型和网络分析探讨底栖软体动物的共存格局,利用raup-crik零模型识别决定性过程和随机过程测定底栖软体动物的相对重要性。结果显示,漳江口、九龙江口和泉州湾湿地共发现37种底栖软体动物,底栖软体动物的平均密度、物种数及群落物种组成差异显著。软体动物的共存格局呈现非随机分散和模块化,这些格局同时受到决定性过程和随机过程的调控作用,其中,物种竞争起主导作用。  相似文献   

集成Sentinel 1/2卫星影像的哈尼湿地森林沼泽制图研究     

王景发  毛德华  杜会石  王宗明 《湿地科学与管理》2021,17(3):2-7

森林沼泽作为独特的湿地类型,对区域碳循环和生物多样性保护具有重要作用。以吉林省哈尼湿地为研究对象,集成应用Sentinel-1雷达和Sentinel-2多光谱影像,充分挖掘Sentinel-1多极化波段特征和Sentinel-2红边指数对森林沼泽遥感识别的潜力,应用随机森林方法实现哈尼湿地森林沼泽分布信息的提取。结果表明:当森林沼泽信息提取最优决策树数目为1200,融合Sentinel-1 VV与VH后向散射系数雷达波段特征与Sentinel-2红边波段特征能显著提高森林沼泽分布信息的提取精度,保护区森林沼泽信息提取总体精度与Kappa系数分别高达89%、0.85,提取质量相对较高。哈尼湿地景观类型多样化,天然湿地、人工湿地与非湿地景观类型并存。在天然湿地类型中,森林沼泽面积最大,为27.1 km^(2),占保护区总面积的11.2%;河流面积最小,为0.7 km^(2),占保护区总面积的0.3%。森林沼泽提取方法为哈尼湿地的可持续管理提供数据支持,也为其他地区森林沼泽制图提供案例指导。  相似文献   

基于粒子群优化和随机森林的最优含水率与最大干密度的预测模型     

王健 《华南地质与矿产》2021,37(1):113-119

土体压实可以通过外力迫使土颗粒压密来增大土体密实度,从而改善土体的力学性能.因此,土体压实参数的确定对于土工结构有着重要影响.本文采用基于粒子群优化的随机森林模型对最优含水率(wopt)和最大干密度(ρdmax)进行了预测.首先,利用灰色关联度算法计算最优含水率和最大干密度与特征变量(含砾量,砂含量,细粉含量,液限,塑...  相似文献   

鄂尔多斯盆地低信噪比复杂地区检波器组合方法分析     

王正良  肖国强  付群礼  吕震川  姚宗惠  史庆阳  高斌  伊鸿斌  高强  张鹏  侯杰  史炳程  王彦铎  焦桂行 《煤田地质与勘探》2021,49(2):225-233

在鄂尔多斯盆地西北部,低信噪比复杂地区存在严重的随机干扰,这导致该区地震资料信噪比很低。在不提高覆盖次数情况下,针对该区造成地震资料信噪比低的严重随机干扰问题,开展检波器组合压制随机干扰的方法研究。研究了随机干扰对动静校正量准确求取的影响,检波器组合对干扰波的压制作用,组内高差和组合基距对地震采集资料高频的影响,对比分析检波器组内距对随机干扰的衰减效果。研究结果表明:在盆地低信噪比复杂地区,野外检波器组合重点压制严重的随机干扰波,提高地震资料信噪比;小于1 m的检波器组内高差对该区地震采集资料110 Hz以下高频成分影响有限,小于13 m组合基距对中、深目的层地震资料70 Hz以内频率影响有限;理论计算和试验资料综合确定的随机干扰半径为1.7~2.0 m,大于随机干扰半径的检波器组合内距能有效压制随机干扰波,其中组内距3 m比较稳定;以上参数确定的检波器组合接收方法压制随机干扰波后,所得到的地震单炮记录相比单点接收、高覆盖次数压制随机干扰波所得到的资料在70 Hz有限频带内更能提高信噪比、频率,而且成本相对低。该结果在鄂尔多斯盆地低信噪比复杂地区地震勘探野外采集中具有指导作用。   相似文献   

松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度数字制图方法比较     

郭俊辉  刘峰  徐胜祥  高璐璐  赵治东  胡文友  于东升  赵玉国 《地球信息科学学报》2024,(6):1452-1468

黑土层厚度与农田土壤肥力和质量密切相关,准确刻画东北松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度的空间分布对黑土地保护和农业可持续发展具有重要意义。然而,常用的预测模型在平原漫岗地区进行数字制图具有较大的难度,如何准确预测黑土层厚度的空间分布特征是亟待解决的问题。选取东北地区松嫩典型黑土区作为研究区,以研究区内106个剖面点和45个环境因子为基础数据,通过因子重要性排序和相关性剔除法筛选变量,利用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升树(Gradient Boosting Decsion Tree,GBDT)、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)、随机森林回归克里格(Random Forest-Regression Kriging,RF-RK)和堆叠泛化模型(Stacking)对黑土层厚度进行空间预测制图,评估不同模型预测精度并研究影响黑土层厚度空间分布的最优协变量,并基于较优模型绘制东北黑土区耕地黑土层厚度分级图。结果表明：(1) Stacking组合多种模型的...  相似文献   

中国碳强度关键影响因子的机器学习识别及其演进   总被引：3，自引：1，他引：2  

刘卫东  唐志鹏  夏炎  韩梦瑶  姜宛贝 《地理学报》2019,74(12):2592-2603

碳强度影响因子数量众多,通过在众多因子中评估其重要性以识别出关键影响因子进而解析碳强度关键因子的变化规律,是中国2030年碳强度能否实现比2005年下降60%~65%目标的科学基础。传统的回归分析方法对于评估众多因子的重要性存在多重共线性等问题,而机器学习处理海量数据则具有较好的稳健性等优点。本文从能源结构、产业结构、技术进步和居民消费等方面选取了56个中国碳强度影响因子指标,采用随机森林算法基于信息熵评估了1980-2014年逐年各项因子的重要性,通过指标数量与信息熵的对应关系统一筛选出每年重要性最大的前22个指标作为相应年度关键影响因子,最终依据关键影响因子的变化趋势划分了3个阶段作了演进分析。结果发现：1980-1991年,碳强度的关键因子主要以高耗能产业规模及占比、化石能源占比和技术进步为主;1992-2007年,中国经济进入快车道增长时期,服务业占比和化石能源价格对碳强度的影响作用开始显现,居民传统消费的影响作用在增大;2008年全球金融危机后,中国进入经济结构深化调整时期,节能减排力度大大增强,新能源占比和居民新兴消费的影响作用迅速显现。为实现2030年碳强度下降60%~65%目标,优化能源结构和产业结构,促进技术进步,提倡绿色消费,强化政策调控是未来需要采取的主要措施。  相似文献