基于多源遥感影像的长春市城市建成区提取     

王博帅  蒲东川  李婷婷  牛雪峰 《吉林大学学报(地球科学版)》2021,51(4):1284-1294

夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数（human settlement index, HSI）、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数（vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI）及支持向量机（support vector machine, SVM）监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS（suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite）夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示：本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数（vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI）的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明：3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。  相似文献   

2011~2020年勘查地球化学数据处理研究进展     

左仁广  王健  熊义辉  王子烨 《矿物岩石地球化学通报》2021,40(1):81-93

我国建立了包含海量数据的高质量的勘查地球化学数据库,为矿产勘查、环境评价和地质调查等提供了重要的数据支撑。如何高效处理勘查地球化学数据,并从中发掘和识别深层次信息一直是勘查地球化学学科研究的热点和前沿领域。本文在系统调研国内外学者过去十年发表的论著基础上,对勘查地球化学数据处理方法进行分析与对比,从勘查地球化学数据库建设、地球化学异常识别及其不确定性评价等方面概述了我国近十年来在该领域取得的主要研究进展,包括:(1)分形与多重分形模型由于考虑了地球化学空间模式的复杂性和尺度不变性,在全球范围内得到极大的发展和推广,我国学者引领了基于分形与多重分形的勘查地球化学数据处理;(2)机器学习和大数据思维开始在该领域启蒙,并迅速得到关注,正在成为研究热点和前沿领域,我国学者率先开展基于机器学习算法的勘查地球化学大数据挖掘研究;(3)我国学者需要进一步加强勘查地球化学数据缺失值处理以及成分数据闭合效应研究。今后该领域应进一步加强对弱缓地球化学异常识别、异常不确定性评价以及异常识别与其形成机理相结合等方面的研究。  相似文献   

面向自然资源信息提取的多源异构数据融合技术——以汉江流域NDVI数据为例     

汤宇磊  吴杨杨  蒋兴征  冯亮  高阳 《中国地质调查》2021,8(2):74-82

高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。  相似文献   

基于模糊评判的数控机床零部件制造工艺FMECA研究     

谭壮  李国发  许彬彬  王松  朱光 《南京气象学院学报》2015,7(2):142-148

以数控机床零部件的制造工艺为研究对象,对其实施改进的制造工艺FMECA,通过梯形模糊数评判的方法确定出工艺FMECA中风险优先数的排序,利用模糊综合评判方法确定出工艺系统的风险等级,有效地找出薄弱工艺环节并采取改进措施,从而提高数控机床零部件制造工艺可靠性.  相似文献   

三种非线性回归逐时气温预报比较订正   总被引：1，自引：0，他引：1  

梁立为  尹洁  马振富  周开鹏  彭振华 《气象科技》2015,43(6):1116-1120

选取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的数值预报场构造预报因子,基于神经网络、支持向量机和构造函数的非线性方法,预报地面逐时气温。试验结果显示,在单个方法预报误差较大时,3种方法的偏差订正集成方法更利于减小误差,通过偏差订正,3种非线性方法预报效果良好,平均绝对误差减小了0.5 ℃。在近1年独立样本的预报检验中,集成方法、神经网络、支持向量机和构造函数预报的平均绝对误差分别为1.5 ℃、1.7 ℃、1．8 ℃和1．4 ℃,总体上构造函数预报更为准确。  相似文献   

Data selection using support vector regression     

Michael B.RICHMAN  Lance M.LESLIE  Theodore B.TRAFALIS  Hicham MANSOURI 《大气科学进展》2015,32(3):277-286

Geophysical data sets are growing at an ever-increasing rate, requiring computationally efficient data selection(thinning)methods to preserve essential information. Satellites, such as Wind Sat, provide large data sets for assessing the accuracy and computational efficiency of data selection techniques. A new data thinning technique, based on support vector regression(SVR), is developed and tested. To manage large on-line satellite data streams, observations from Wind Sat are formed into subsets by Voronoi tessellation and then each is thinned by SVR(TSVR). Three experiments are performed. The first confirms the viability of TSVR for a relatively small sample, comparing it to several commonly used data thinning methods(random selection, averaging and Barnes filtering), producing a 10% thinning rate(90% data reduction), low mean absolute errors(MAE) and large correlations with the original data. A second experiment, using a larger dataset, shows TSVR retrievals with MAE < 1 m s-1and correlations 0.98. TSVR was an order of magnitude faster than the commonly used thinning methods. A third experiment applies a two-stage pipeline to TSVR, to accommodate online data. The pipeline subsets reconstruct the wind field with the same accuracy as the second experiment, is an order of magnitude faster than the nonpipeline TSVR. Therefore, pipeline TSVR is two orders of magnitude faster than commonly used thinning methods that ingest the entire data set. This study demonstrates that TSVR pipeline thinning is an accurate and computationally efficient alternative to commonly used data selection techniques.  相似文献   

基于机器学习的多施工参数盾构施工姿态预测     

夏汉庸  尹和军  徐教煌  王嘉伟  黄毅 《测绘通报》2021,(1):157-160,164

针对盾构施工过程中参数易变、轴线难以预测控制的问题,本文提出了基于机器学习的多施工参数盾构施工姿态预测方法,分析了在复杂环境下影响盾构姿态掘进施工的参数,以及掘进参数和盾构姿态内在的关联关系,建立了盾构姿态预测模型,实现了盾首盾尾中心坐标与设计轴线的偏差计算;最后结合某地铁施工段,验证了该预测模型的可行性。  相似文献   

高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式     

周培诚  程塨  姚西文  韩军伟 《遥感学报》2021,25(1):182-197

高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。  相似文献   

数据驱动的蒸散发遥感反演方法及产品研究进展     

刘萌  唐荣林  李召良  高懋芳  姚云军 《遥感学报》2021,25(8):1517-1537

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   

盾构机全站仪激光导向模式误差灵敏度分析     

田正华  姜留涛 《测绘与空间地理信息》2021,44(4):50-53

通过对盾构机全站仪激光导向系统的测量原理研究,并对盾构坐标与施工坐标系的旋转模型转换原理分析,建立盾构姿态参数与坐标旋转模型的关系。然后通过全站仪测量激光标靶棱镜和切口坐标与激光标靶相对位置的误差分析得到相关结论。  相似文献