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61.
王建强  张飞 《测绘科学》2016,41(9):20-24
针对在七参数坐标转换过程中,控制点本身含有的各种误差会对坐标转换的结果产生影响的问题,该文探讨了随机误差对七参数转换模型的影响:以七参数坐标转换模型为研究对象,模拟不同尺度范围的空间直角坐标,给定七参数数值求解另一组空间直角坐标,然后加入不同幅度的随机误差,利用最小二乘准则求解参数,从数值角度分析随机误差对七参数数值以及坐标转换结果的影响。实验结果显示,大范围的七参数模型解算的稳定性优于小范围的模型解算,以及X、Y、Z方向某一方向上的误差对另两个方向的解算结果影响较小。  相似文献   
62.
改进支持向量机的高分遥感影像道路提取   总被引:2,自引:0,他引:2  
朱恩泽  宋伟东  戴激光 《测绘科学》2016,41(12):224-228
针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。  相似文献   
63.
基于随机森林模型的云南元阳梯田地形因子分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
赖自力  向杰  陈建平 《江苏地质》2016,40(3):518-525
为探究地形因子对梯田空间分布的影响,以云南元阳梯田坝达流域为研究区,运用GeoEye-1遥感卫星数据(2010年,1 m分辨率)和数字高程模型(20 m分辨率),提取梯田空间分布信息以及海拔高程、地形坡度、地形坡向、地面曲率、高程变异系数、地形起伏度、地面粗糙度、地表切割度、到水系距离9个地形因子。采用随机森林(Random Forest)方法建模,结合ROC曲线和AUC值对模型进行精度评价,根据随机置换残差均方减少量和因子作用曲线,探讨地形因子对梯田分布的影响规律。研究结果表明:该流域内梯田总面积1 158395 hm2,模型AUC值为0.947,海拔高度因子的随机置换残差均方减少量为38814,到水系距离因子为199.77,地面坡向因子为80.26,三者占总值的73.45%。由此可见,元阳梯田的空间分布主要受海拔高度、到水系距离、地面坡向3类地形因子的影响,其因子曲线表明梯田分布与地形因子间呈非线性关系。  相似文献   
64.
珠江流域降水集中度时空变化特征及成因分析   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
基于珠江流域内43个常规气象站点1960~2012年的逐日降水资料,计算了流域内各站点长期降水集中度(LCI)和逐年降水集中度(ACI);采用Mann-Kendall趋势检验法和Sen’s坡度检验法检测ACI时间上的变化趋势;同时采用反距离权重插值法(IDW)对LCI的区域特征和ACI的变化趋势进行空间插值以分析降水集中度的时空分布规律;采用随机森林(RF)算法对降水集中度的影响因子进行重要度分析。结果表明:(1)珠江流域逐年降水集中度ACI的年际变化不明显,东南部呈上升趋势,西北部呈下降趋势;(2)珠江流域西北部长期降水集中度LCI值偏小,即降水分布较平均;东南部长期降水集中度LCI值偏大,即降水较集中,表明该地区降水极值情况发生的几率相对较高,该空间分布趋势可能是受距离海洋的远近及海拔的影响;(3)众多气候影响因子中,东亚夏季季风(EASMI)对珠江流域的降水集中度影响最明显。  相似文献   
65.
The spatial distribution of the strength inside the earth-fill is identified by the sounding tests. In this research, the Swedish weight sounding (SWS) is employed, and the spatial high-density test is performed to identify the spatial correlation structure. Furthermore, the synthesised approach of the SWS and surface wave method, which is one of the geophysical method, is proposed to compensate the shortage of each approach. Consequently, the correlation structure of an earth-fill could be identified accurately, and the high resolution of the spatial distribution could be visualised based on the survey results.  相似文献   
66.
基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪   总被引:2,自引:0,他引:2  
为实现更好的地震数据去噪技术,笔者引入一种新的算法:快速迭代收缩阀值法(FISTA),通过FISTA和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新K-SVD字典,利用更新得到的K-SVD字典对地震数据进行稀疏表示,去除稀疏系数中较小的数值,使数据中的随机噪声得到压制。对层状模型合成地震记录,Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据进行对比实验,得出FISTA算法较OMP算法能更好地提高地震数据的信噪比,同时有效地保护了反射信号。  相似文献   
67.
The availability of freely available moderate-to-high spatial resolution (10–30 m) satellite imagery received a major boost with the recent launch of the Sentinel-2 sensor by the European Space Agency. Together with Landsat, these sensors provide the scientific community with a wide range of spatial, spectral, and temporal properties. This study compared and explored the synergistic use of Landsat-8 and Sentinel-2 data in mapping land use and land cover (LULC) in rural Burkina Faso. Specifically, contribution of the red-edge bands of Sentinel-2 in improving LULC mapping was examined. Three machine-learning algorithms – random forest, stochastic gradient boosting, and support vector machines – were employed to classify different data configurations. Classification of all Sentinel-2 bands as well as Sentinel-2 bands common to Landsat-8 produced an overall accuracy, that is 5% and 4% better than Landsat-8. The combination of Landsat-8 and Sentinel-2 red-edge bands resulted in a 4% accuracy improvement over that of Landsat-8. It was found that classification of the Sentinel-2 red-edge bands alone produced better and comparable results to Landsat-8 and the other Sentinel-2 bands, respectively. Results of this study demonstrate the added value of the Sentinel-2 red-edge bands and encourage multi-sensoral approaches to LULC mapping in West Africa.  相似文献   
68.
为有效解决传统遥感图像变化检测预处理复杂的问题,提出一种基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测方法。以ResNet50特征提取网络为基础,创建DeepLabV3+语义分割网络,并在图像和标签中创建大小为224像素×224像素的随机补片作为网络输入,训练建筑物提取网络;修改建筑物提取网络输入层为6通道,通过矩阵运算将两期遥感图像转换为一幅6通道非RGB图像,利用转换后的非RGB图像进行网络训练并验证变化检测精度。实验1利用ENVI5.3软件,采用马氏距离法进行变化检测;实验2采用改进的U-Net网络和随机补片,完成网络训练和精度验证;实验3使用实验2的训练数据和验证数据,采用随机补片和DeepLabV3+网络进行变化检测网络训练及精度验证。实验结果表明,该方法实验1、实验2、实验3建筑物变化检测平均交并比分别为24.43%、83.14%、89.90%,边界轮廓匹配分数分别为61.47%,80.24%、96.51%。  相似文献   
69.
叶小岭  支兴亮  邓华 《气象》2019,45(1):88-98
风能始源于大气的运动,具有很大的随机性和间歇性。风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确性具有重要的意义。对于复杂地形条件下,风速的预报一直是各国研究的难点和重点。为了提高风电场短期风速预报的准确性,本研究采用多种边界层参数化方案来集成预报风速,将各单一边界层参数化方案预报的风速及相应的实测风速数据,应用随机森林算法建立集成预报模型,对风电场的短期风速进行集成预报研究。试验结果表明,采用集成预报风速方法,预报的风速误差相比于单一边界层参数化方案预报的风速误差明显减小,对研究区域的风速、风向等气象要素有着较好的模拟效果,能够有效提高风速预报的准确率。  相似文献   
70.
This paper integrates random field simulation of soil spatial variability with numerical modeling of coupled flow and deformation to investigate consolidation in spatially random unsaturated soil. The spatial variability of soil properties is simulated using the covariance matrix decomposition method. The random soil properties are imported into an interactive multiphysics software COMSOL to solve the governing partial differential equations. The effects of the spatial variability of Young's modulus and saturated permeability together with unsaturated hydraulic parameters on the dissipation of excess pore water pressure and settlement are investigated using an example of consolidation in a saturated‐unsaturated soil column because of loading. It is found that the surface settlement and the pore water pressure profile during the process of consolidation are significantly affected by the spatially varying Young's modulus. The mean value of the settlement of the spatially random soil is more than 100% greater than that of the deterministic case, and the surface settlement is subject to large uncertainty, which implies that consolidation settlement is difficult to predict accurately based on the conventional deterministic approach. The uncertainty of the settlement increases with the scale of fluctuation because of the averaging effect of spatial variability. The effects of spatial variability of saturated permeability ksat and air entry parameters are much less significant than that of elastic modulus. The spatial variability of air entry value parameters affects the uncertainties of settlement and excess pore pressure mostly in the unsaturated zone. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
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