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31.
对SRTM1 DEM高程误差进行校正可有效提高其应用精度。以具有典型地貌特征的黄土高原作为研究区域，以ICESat-2/ATL08陆地高程作为参考数据，引入主流机器学习算法建立SRTM1高程误差与影响因子之间的关系模型对高程值进行校正；通过分析模型性能指标、误差频数分布、校正误差空间格局以及典型剖面误差分布，以此得到不同地貌类型区的高程误差校正模型适用性。实验结果表明：在平原、风沙丘陵和黄土塬地貌区随机森林模型高程校正效果最佳，平均绝对误差分别降低0.49、0.82和1.2 m，同时校正误差在空间分布上异常值较少，低起伏度的平原和风沙丘陵地貌区典型剖面误差与原误差较为贴合；山地区支持向量机模型适用性更强，均方根误差和平均绝对误差分布降低了6.79 m和5.43 m，可大幅提升误差绝对值较小的点位频数，同时在空间格局和典型剖面验证效果最佳；黄土丘陵地貌区弹性反馈神经网络模型效果最优，均方根误差和平均绝对误差分别降低了2.3 m和2.04 m，空间分布上误差降低效果显著，典型剖面误差异常值较少；土石丘陵地貌区卷积神经网络模型效果更理想，均方根误差与平均绝对误差分别降低4.14 m和3.5 ... 相似文献
32.
蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。 相似文献
33.
目前卫星测深(SDB)被广泛应用于近海岸水深测量,然而常用的经验模型较简单,无法适用于各类复杂浅滩环境。为突破传统方法的局限性,本文提出一种ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量方法。以美国密西西比州猫岛(CI)、巴克岛(BI)为研究区,利用ICESat-2提取先验水深点,再基于Sentinel-2数据训练一维卷积神经网络(1-DCNN)以获取研究区水深图;同时采用波段比值模型(BR)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)作为对比方法进行精度定量分析发现,本文方法在CI、BI测得水深的均方根误差和决定系数分别为0.20 m、0.94和0.95 m、0.95,精度验证优于其他方法,因此该方法提高了水深反演精度。 相似文献
34.
社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。 相似文献
35.
城市地理与城乡规划一直关注城市活力与建成环境的关系。论文以广州中心城区为例,通过采集百度热力图、建筑矢量数据、路网数据、兴趣点数据等多源空间大数据,应用梯度提升决策树模型,探究建设强度、功能性质和交通可达性3个维度的建成环境要素对城市活力影响的非线性关系和阈值效应,并对比工作日白天与夜间的影响差异。研究发现：(1)容积率对城市活力塑造的相对重要性最高,其次是休闲设施密度与公交密度,且白天与夜间的差异不显著。合理的开发建设强度、集聚的休闲与办公设施、公交导向交通发展,更有助于塑造充满活力的城市。(2)各建成环境要素与城市活力之间均存在非线性关系和阈值效应,且部分建成环境要素白天与夜间的差异较明显。研究结论可为精细化的建成环境规划与治理以促进城市活力提供一定的政策启示。 相似文献
37.
基于机器学习分类器的极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）影像水体提取方法具有较高的可靠性,但其通常依赖于大量的训练样本,利用该方法进行多时相极化SAR影像的水体提取时,在每一景影像上都人工标注足够数量的训练样本是十分困难且耗时的。同时,SAR影像上固有的相干斑点噪声会进一步加剧样本标注的难度。对此,引入迁移学习方法,利用其知识迁移能力将已有的训练样本的类别标签信息迁移至未标注的样本,以降低获取新样本所需的人工代价,提高水体提取的时效性。使用6景极化SAR影像和4种迁移学习方法进行最佳源域影像选取、样本标签迁移和水体提取实验,实验结果表明,迁移学习方法可以准确地将源域影像上的训练样本的标签信息迁移至其他影像,有效减少其他影像进行水体提取需要的人工标注样本的数量,同时能够维持较高的水体提取精度,在洪涝灾害应急响应中具有一定的应用价值。 相似文献
38.
介绍了凹凸体、障碍体及其震源模式相关概念,综述了地震大地测量确定凹凸体的研究进展,主要从介质结构分布（高强度异常体）、地震活动性分析和断层滑动特性三个方面探讨凹凸体确定的技术与方法,并分析了存在的问题。对活动断层凹凸体分布的精细确定研究进行了展望,今后的研究重点是开展大地测量数据联合反演确定凹凸体分布、联合大地测量与地震、地球物理数据确定凹凸体分布以及基于机器学习方法进行凹凸体分布确定。 相似文献
39.
土壤粒径（砂粒、粉粒和黏粒）是各种陆表过程和生态系统服务评估等模型的关键参数。作为一种土壤成分数据,土壤粒径的空间预测方法有和为1（或100%）等特殊要求,其空间分布精度受预测方法影响较大。本文针对土壤粒径相较于其他土壤属性的特殊性,提出了土壤粒径空间预测方法框架,综述了土壤粒径数据变换、空间插值和精度验证等系列方法,总结了提升土壤粒径空间预测精度的各种途径,包括通过有效的数据变换改善数据分布、结合数据分布特点选择合适的预测方法、结合辅助变量提升制图精度和分布合理性、使用混合模型提升插值精度、使用多成分联合模拟模型提升预测的系统性等。最后,提出了今后土壤粒径空间预测方法研究的未来方向,包括从考虑数据变换原理和机制角度改善数据分布、发展多成分联合模拟模型和高精度曲面建模方法,以及引入土壤粒径函数曲线并与随机模拟结合等。 相似文献
40.
为识别区域土壤重金属的空间变异特征并厘清其影响因素,本研究构建了多元线性回归（MLR）、弹性网络回归（ENR）、随机森林（RF）、随机梯度提升（SGB）、堆叠（stacking）集成模型、反向传播神经网络（BP-ANN）、基于模型平均的神经网络集成（avNNet）、线性核支持向量机（SVM-L）和高斯核支持向量机（SVM-R）共九种机器学习模型,利用山东省中部土壤重金属（Cd、Cu、Hg、Pb和Zn）和环境辅助变量数据,开展区域土壤重金属空间预测精度比较研究。结果表明：RF对五种重金属空间预测的决定系数（R2）介于0.263~0.448之间,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别小于8.408和10.636,预测值/实际值（P/O）均接近于1,对五种重金属的预测效果均较为理想,是研究区土壤重金属空间预测的最优模型;SVM-R整体预测性能仅次于RF,各项精度评价指标均相对稳健,可作为备选模型;其余七种模型的预测性能均明显低于RF和SVM-R。RF的空间预测结果显示,研究区五种重金属呈现出相似的空间分布格局,含量均由研究区东北部向西南部递减,包括东北部、北部和南部3个高值区,且高值区与当地工业–交通密集区的分布格局一致,反映出人类活动是研究区土壤重金属空间分异的主要影响因素。本研究可为区域土壤污染调查、评价和管控提供科学参考。 相似文献