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遥感岩性制图是地质填图中的重要工作,基于光谱特征的岩性分类易受到色调、纹理等因素影响导致精度不佳。前人进行岩性自动分类研究多关注影像的光谱特征,而忽略空间特征,笔者等基于甘肃北山白峡尼山地区ASTER影像,将支持向量机、极限学习机两种机器学习分类方法与基于空间特征的快速漂移算法相结合进行岩性分类。结果表明支持向量机分类总体精度为89.17%;极限学习机不但具有需调节参数少的优势,且分类精度和速度均优于支持向量机,分类总体精度达96.70%;利用快速漂移算法提取的影像空间特征可有效减少错分区,提升岩性分类效果。研究证实将基于光谱特征的极限学习机和基于空间特征的快速漂移算法结合的岩性分类方法具有客观、高效、高精度等优势,可为后续地质填图和找矿勘查工作提供可靠数据支撑,在遥感岩性分类领域具有较高的推广价值。 相似文献
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为了解决路面手工三维建模速度慢、工作量大等问题,本文面向规范化处理的高精度矢量数据,对不同路口进行精细化设计,自动生成路面三维模型。首先使用道路高精度三维信息采集软件,在获取的点云数据中半自动化提取准确的道路边线、道路标识线等矢量信息;然后针对不同路口进行精细化线形设计,提出连续四边形重建方法、弯道平滑处理方法、交叉口重建方法及路面标识线投射重建方法;最后对提取的高精度矢量数据进行规范化处理,在满足路面线形设计要求后,借助MAXScript脚本实现路面三维自动化建模。以车载移动测量系统获取的某段道路点云数据进行试验,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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We performed an in-depth literature survey to identify the most popular data mining approaches that have been applied for raster mapping of ecological parameters through the use of Geographic Information Systems (GIS) and remotely sensed data. Popular data mining approaches included decision trees or “data mining” trees which consist of regression and classification trees, random forests, neural networks, and support vector machines. The advantages of each data mining approach as well as approaches to avoid overfitting are subsequently discussed. We also provide suggestions and examples for the mapping of problematic variables or classes, future or historical projections, and avoidance of model bias. Finally, we address the separate issues of parallel processing, error mapping, and incorporation of “no data” values into modeling processes. Given the improved availability of digital spatial products and remote sensing products, data mining approaches combined with parallel processing potentials should greatly improve the quality and extent of ecological datasets. 相似文献
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Hydrological processes of lowland watersheds of the southern USA are not well understood compared to a hilly landscape due to their unique topography, soil compositions, and climate. This study describes the seasonal relationships between rainfall patterns and runoff (sum of storm flow and base flow) using 13 years (1964–1976) of rainfall and stream flow data for a low‐gradient, third‐order forested watershed. It was hypothesized that runoff–rainfall ratios (R/P) are smaller during the dry periods (summer and fall) and greater during the wet periods (winter and spring). We found a large seasonal variability in event R/P potentially due to differences in forest evapotranspiration that affected seasonal soil moisture conditions. Linear regression analysis results revealed a significant relationship between rainfall and runoff for wet (r2 = 0·68; p < 0·01) and dry (r2 = 0·19; p = 0·02) periods. Rainfall‐runoff relationships based on a 5‐day antecedent precipitation index (API) showed significant (r2 = 0·39; p < 0·01) correspondence for wet but not (r2 = 0·02; p = 0·56) for dry conditions. The same was true for rainfall‐runoff relationships based on 30‐day API (r2 = 0·39; p < 0·01 for wet and r2 = 0·00; p = 0·79 for dry). Stepwise regression analyses suggested that runoff was controlled mainly by rainfall amount and initial soil moisture conditions as represented by the initial flow rate of a storm event. Mean event R/P were higher for the wet period (R/P = 0·33), and the wet antecedent soil moisture condition based on 5‐day (R/P = 0·25) and 30‐day (R/P = 0·26) prior API than those for the dry period conditions. This study suggests that soil water status, i.e. antecedent soil moisture and groundwater table level, is important besides the rainfall to seasonal runoff generation in the coastal plain region with shallow soil argillic horizons. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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多源地理空间矢量数据关联分析 总被引:1,自引:1,他引:0
针对多源地理空间矢量数据多来源、难以集成综合利用这一现状,本文提出了多源地理空间矢量数据关联方法,并以此为基础构建了多源地理空间矢量数据关联的可视与计算查询系统。首先,对多源地理空间矢量数据关联的概念及分类进行了定义。然后,以此为基础,提出了关联关系构建技术:自适应四叉树编码技术、扫描线技术、几何匹配及语义匹配技术。最后,为实现关联关系的直观展示,设计了原型系统。关联技术的提出可建立起多源地理空间矢量数据之间的关联关系,原型系统的构建也为用户综合利用多源地理空间矢量数据提供了平台,提高了数据的利用率及数据查询的效能。 相似文献