基于确定性系数和支持向量机的地质灾害易发性评价   总被引：2，自引：0，他引：2  

李远远  梅红波  任晓杰  胡旭东  李梦迪 《地球信息科学学报》2018,20(12):1699-1709

确定性系数（Certainty Factor,CF）是经典的地质灾害影响因子敏感性分析方法;支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为机器学习的代表方法,能够综合各个影响因子的关系,对地质灾害易发性进行评价。本文以云南省怒江州泸水县为研究区,将高程、坡度、坡向、剖面曲率、距断裂的距离、距河网的距离、距路网的距离、地貌类型、岩土体类型、土地利用类型作为该区域地质灾害影响因子,依据各影响因子灾害面积比和分级面积比曲线对影响因子的状态进行分级。根据381个地质灾害隐患点,采用CF方法计算的各个影响因子的敏感性值,作为SVM的分类数据,建立基于CF-SVM的易发性评估模型,同时与单独SVM模型的评价结果进行对比分析。结果表明,CF-SVM模型得到的极高和高易发区主要分布在怒江两岸河谷地带,涵盖了89.76%的地质灾害隐患点,比单独SVM模型具有更高的成功率;利用ROC曲线和P-R曲线对两个模型进行检验,CF-SVM模型的评价精度分别达到92%和88%,均高于单独的SVM。由此说明,CF-SVM模型对地质灾害易发性评价有较高的预测价值,可以为地质灾害风险评估和管理提供依据。  相似文献   

Evaluation of linear discriminant and support vector machine classifiers for classification of nitrogen status in mature oil palm from SPOT-6 satellite images: analysis of raw spectral bands and spectral indices     

Amiratul Diyana Amirruddin 《国际地球制图》2019,34(7):735-749

Nitrogen (N) management is important in sustaining oil palm production. Remote sensing-based approaches via spectral index have promise in assessing the N nutrition content. The objectives of this study are; (i) to examine the N classification capability of three spectral indices (SI) such as visible (Vis), near infrared (NIR) and a combination of visible and NIR (Vis + NIR) from the SPOT-6 satellite, and (ii) to compare the performance of linear discriminant analysis (LDA) and support vector machine (SVM) in discriminating foliar N content of mature oil palms. Nitrogen treatments varied from 0 to 2 kg per palm. The N-sensitive SIs tested in this study were age-dependent. The Vis index (BGRI₁) (CVA = 79.55%) and Vis + NIR index (NDVI, NG, IPVI and GNDVI) (CVA = 81.82%) were the best indices to assess N status of young and prime mature palms through the SVM classifier.  相似文献   

A cognitive framework for road detection from high-resolution satellite images     

Naveen Chandra  Jayanta Kumar Ghosh  Ashu Sharma 《国际地球制图》2019,34(8):909-924

Road network extraction from high-resolution satellite (HRS) imagery is a complex task. It is an important field of research and is widely used in various cartographic applications such as updating and generating maps. The objective of this research work is to develop a novel framework, emulating human cognition, for detection of roads from HRS images. Roads network from HRS images are detected using support vector machines within the different stages of cognitive task analysis. In the first stage, basic information about the cognitive parameters which are required for image interpretation is collected. In the second stage, the rule-based method is used for knowledge representation. Lastly, during knowledge elicitation, the developed rules are used to extract roads from HRS images. The proposed method is validated using 16 HRS images of developed suburban, developed urban, emerging suburban and emerging urban region.  相似文献   

基于机器视觉的水域远程监测应用系统方案设计     

严成  何宁  庞维庆  邓德迎 《测绘通报》2019,(8):149-153

针对水面污染区域的识别及快速测量,通过电子测量手段和图像甄别方法,提出了一种高精度的水面污染面积测量方案,以满足水域管理和监测盲点污染需求。根据机器视觉的单目视觉测距原理,采用无人机航拍为该测量过程提供相应参数及污染区域方位信息。系统通过图像分割与堆叠技术对拍摄图片中油污染区域特征进行人工圈定边界识别,利用适用于该面积测量的视觉图像处理方法,设计了水面污染面积测量的人机交互,实现对污染区域面积进行实时或后期测量。试验结果表明,通过无人机实际飞控测量及软件处理,为水域管理提供有效依据,模拟水面污染面积测量精度为10^-3 m²,测量相对误差低于5%,垂直拍摄平均相对误差低于1.3%。  相似文献   

煤炭开采对泥河小流域土地利用及景观格局的影响     

王慧  冯启言  刁鑫鹏  孟磊 《测绘通报》2019,(9):27-33,61

以淮南煤矿区泥河小流域1987、1994、2000、2006、2009、2013、2017年7期多源遥感影像为数据源,结合纹理和光谱特征,利用支持向量机（SVM）对遥感影像进行分类,在此基础上分析了煤炭开采对泥河小流域近30年土地利用和景观格局变化的影响。结果表明：煤炭开采影响下流域的土地利用变化最显著的特征是耕地和建设用地的相互转变及耕地向塌陷水体的转变,30年间塌陷水体和建设用地分别增加了2 281.05、14 741.73 hm²,耕地减少了15 044.67 hm²。采煤驱动下,流域景观格局变化特征体现在以2006年为转折点,前期呈现破碎化、不规则化、异质化和低连通性变化的特征,之后呈现连续化、规则化、均衡化及高连通性变化的特征。建设用地、耕地和塌陷水体经历了不断破碎化到景观逐渐完善的过程;耕地、建设用地和自然水体斑块形状较为复杂;耕地优势性逐渐减弱,最大斑块指数由79.706 0降为38.745 5,塌陷水体和建设用地的优势性增强。  相似文献   

Bathymetry retrieval from optical images with spatially distributed support vector machines     

Lei Wang  Hongxing Liu  Haibin Su  Jun Wang 《地理信息系统科学与遥感》2019,56(3):323-337

This paper presents a spatially distributed support vector machine (SVM) system for estimating shallow water bathymetry from optical satellite images. Unlike the traditional global models that make predictions from a unified global model for the entire study area, our system uses locally trained SVMs and spatially weighted votes to make predictions. By using IKONOS-2 multi-spectral image and airborne bathymetric LiDAR water depth samples, we developed a spatially distributed SVM system for bathymetry estimates. The distributed model outperformed the global SVM model in predicting bathymetry from optical satellite images, and it worked well at the scenarios with a low number of training data samples. The experiments showed the localized model reduced the bathymetry estimation error by 60% from RMSE of 1.23 m to 0.48 m. Different from the traditional global model that underestimates water depth near shore and overestimates water depth offshore, the spatially distributed SVM system did not produce regional prediction bias and its prediction residual exhibited a random pattern. Our model worked well even if the sample density was much lower: The model trained with 10% of the samples was still able to obtain similar prediction accuracy as the global SVM model with the full training set.  相似文献   

多星融合的土壤湿度滚动式估算模型     

梁月吉  任超  黄仪邦  王浩宇  卢献健  晏红波 《遥感学报》2019,23(4):648-660

全球定位系统干涉反射测量(GPS-IR)是一种新的遥感技术,可用于估算近地表土壤水分含量。考虑到多卫星融合的优势和土壤湿度的时空尺度性,提出一种基于多星融合的土壤湿度最小二乘支持向量机(LS-SVM)滚动式估算模型。首先通过低阶多项式拟合分离GPS卫星直射和反射信号,进而建立反射信号正弦拟合模型,获取相对延迟相位。最后,通过线性回归模型有效分析和选取多卫星相对延迟相位,并建立基于多星融合的最小二乘支持向量机模型进行滚动式估算土壤湿度。以美国板块边界观测计划PBO提供的监测数据为例,对比分析利用单颗、多颗GPS卫星进行土壤湿度滚动式估算的可行性和有效性。经理论分析和两个测站实验表明:该模型充分发挥了LS-SVM的优势,有效综合了各卫星的性能,改善了采用单颗卫星进行土壤湿度估算时,其结果极易出现异常跳变的现象;模型只需较少的建模数据,采用滚动式能实现较长时间的估算,估算误差较为稳定;模型所估算的结果与土壤湿度实测值之间的相关系数R2以及均方根误差分别为0.942和0.962、0.072和0.032,相对于部分单一卫星至少提高了18.18%。因此,土壤湿度问题可作为非线性事件处理,采用多卫星融合估算是可行和有效的。  相似文献   

结合纹理特征的SVM海冰分类方法研究   总被引：5，自引：4，他引：1  

张明  吕晓琪  张晓峰  张婷  吴凉  王军凯  张信雪 《海洋学报》2018,40(11):149-156

海冰分类是遥感监测领域中的重要应用之一,海冰分类的准确性对于评估海冰冰情、保证航海安全和开辟北极航道具有重要的意义。针对海冰分类问题,本文选用Sentinel-1遥感数据,结合纹理特征分析,提出了一种改进的SAR海冰分类方法。该方法选用灰度共生矩阵提取特征值,通过实验得到适宜用于海冰分类的多特征组合,在此基础上利用支持向量机开展SAR海冰类型的分类研究。实验结果表明,该方法可以实现对海冰SAR图像中一年冰、多年冰和海水3种类型识别,与传统的海冰分类方法神经网络和最大似然法相比较,使用SVM分类方法,结合纹理特征开展海冰类型监测是可行的,同时也表明多特征组合有利于提高SAR图像的分类精度,从而验证了本方法的有效性,为海冰分类提供了一种新思路。  相似文献   

基于VOF模型的浮式消波海流机性能优化     

王世明  王家之  田卡  贾巧娇 《海洋科学》2019,43(11):91-96

针对浮式消波海流机样机测试时出现的问题,对其吃水深度线和叶片安装角度进行优化。根据装置结构特点,用Gambit建立了装置横截面的二维网格模型。根据浮式消波海流机实际工作环境,利用Fluent流体仿真软件,使用VOF(volume of fluid)两相流模型,分配空气相与液态水相在流域中的不同比例,来确定不同的吃水深度线。并且结合k-epsilon紊流模型建立模拟仿真环境。先对3种水线进行仿真分析,然后进行实验验证。通过分析对比装置的3种不同吃水深度线的模拟与实验结果,得到装置的最优吃水深度线为1/3水线。基于最优吃水深度线,分别对叶片的4种安装角度在相同的仿真环境中进行模拟仿真。利用仿真得到的扭矩数据,计算扭矩系数、功率系数,分析对比仿真数据以及仿真过程中扭矩趋势图得出4种叶片安装角度的最优角度是90°。吃水深度线决定了装置的消波能力,并且为叶片获能提供条件,叶片安装角度直接影响着装置的获能效率,所以最优的吃水深度线和叶片安装角度对海流机的消波能力和获能效率具有重要意义。  相似文献   

基于延绳钓观察员数据的热带太平洋中东部食物网拓扑结构分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

林琴琴  朱江峰 《海洋学报(英文版)》2020,39(6):1-2

热带太平洋是金枪鱼类、旗鱼类等渔业的主要作业海域,但目前针对此海域食物网的研究仍十分缺乏。本文根据2017年6月-11月中国金枪鱼科学观察员在热带太平洋中东部海域（13°09''N -34°27''S, 100°03''-176°17''W）采集的鱼类样品,结合胃含物及其他分析方法以35个物种间的摄食关系为基础对此海域的食物网结构进行了分析。拓扑学指标（节点强度,D;中心性指数,BC和CC;拓扑重要性指数,TI¹和TI³;关键性指数,K、K_t和K_b）和Key-Player算法（KPP-1和KPP-2）用来筛选关键种,并结合体长数据建立了基于关键种的简化食物网。肯德尔相关性分析和聚类分析结果表明,不同拓扑学指标筛选出的关键种是一致的。大多数关键种与太平洋其他海域的研究结果是相同的,如剑鱼（Xiphias gladius）、长鳍金枪鱼（Thunnus alalunga）、小吻四鳍旗鱼（Tetrapturus angustirostris）头足类和鲭属。移除5个关键种后,食物网将被离散为许多互不连接的部分（F=0.632,F^D=0.795,R^D=0.957）,表明这些物种在维持食物网结构和稳定性中的必要性。物种体长是本研究构建简化食物网时的决定性因素。研究结果有助于提高对热带太平洋食物网结构的认识,同时为进一步的生态系统动力学研究提供科学依据。  相似文献