面向高分遥感影像道路提取的轻量级双注意力和特征补偿残差网络模型     

陈振  陈芸芝  吴婷  李佳优 《地球信息科学学报》2022,24(5):949-961

针对高分辨率遥感影像背景复杂,道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题,提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上,通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中,双注意力模块可以增强模型的特征提取能力,特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明,DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507,模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net和ResUnet模型相比,DAFCResUnet模型仅增加了少量的计算量和参数量,但IoU和F1-score均有较大幅度的提高;与VNet模型相比,DAFCResUnet模型在计算量和参数量远低于VNet的情况下取得了更高的精度,模型在精度和时空复杂度两方面均有优势。相比其他对比模型,DAFCResUnet模型具有更强的特征提取和抗干扰能力,能更好解决道路上的干扰物、与道路特征相似地物、树荫或阴影遮挡等造成的道路空洞、误提和漏提现象。  相似文献   

利用深度学习融合NWP和多源观测数据的闪电落区短时预报方法     

周康辉  郑永光  王婷波 《气象学报》2021,79(1):1-14

强对流短时预报（2—6 h）具有较大难度。一方面,基于观测数据的外推已基本不可用;另一方面,高分辨率数值模式（High-resolution Numerical Weather Prediction,HNWP）的预报性能有待提升。利用深度学习方法,将卫星、雷达、云-地闪电（简称闪电）等观测数据和高分辨率数值模式预测数据进行融合,得到更有效的闪电落区短时预报结果。基于多源观测数据和高分辨率数值天气预报数据的特性,构建了一个双输入单输出的深度学习语义分割模型（LightningNet-NWP）,使用了包括闪电密度、雷达组合反射率拼图、卫星成像仪6个红外通道,以及GRAPES_3km模式预报的雷达组合反射率等共9个预报因子。深度学习模型使用了编码-解码的经典全卷卷积结构,并使用池化索引共享的方式,尽可能保留不同尺度特征图上的细节特征信息;利用三维卷积层提取观测数据时间和空间上的变化特征。结果表明,LightningNet-NWP能够较好地实现0—6 h的闪电落区预报,具备比单纯使用多源观测数据、高分辨率数值模式预报数据更好的预报结果。深度学习能够有效实现多源观测数据和数值天气预报数据的融合,在2—6 h时效预报效果优于单独使用观测数据或数值天气预报数据;预报时效越长,融合的优势体现得越明显。   相似文献   

Climatology of Shear Line and Related Rainstorm over the Southern Yangtze River Valley Based on an Improved Intelligent Identification Method     

刘金卿  陈鹤  徐靖宇 《热带气象学报(英文版)》2022,28(4):413-424

Based on four reanalysis datasets including CMA-RA, ERA5, ERA-Interim, and FNL, this paper proposes an improved intelligent method for shear line identification by introducing a second-order zonal-wind shear. Climatic characteristics of shear lines and related rainstorms over the Southern Yangtze River Valley (SYRV) during the summers (June-August) from 2008 to 2018 are then analyzed by using two types of unsupervised machine learning algorithm, namely the t-distributed stochastic neighbor embedding method (t-SNE) and the k-means clustering method. The results are as follows: (1) The reproducibility of the 850 hPa wind fields over the SYRV using China’s reanalysis product CMA-RA is superior to that of European and American products including ERA5, ERA-Interim, and FNL. (2) Theory and observations indicate that the introduction of a second-order zonal-wind shear criterion can effectively eliminate the continuous cyclonic curvature of the wind field and identify shear lines with significant discontinuities. (3) The occurrence frequency of shear lines appearing in the daytime and nighttime is almost equal, but the intensity and the accompanying rainstorm have a clear diurnal variation: they are significantly stronger during daytime than those at nighttime. (4) Half (47%) of the shear lines can cause short-duration rainstorms (≥20 mm (3h)-1 ), and shear line rainstorms account for one-sixth (16%) of the total summer short-duration rainstorms. Rainstorms caused by shear lines are significantly stronger than that caused by other synoptic forcing. (5) Under the influence of stronger water vapor transport and barotropic instability, shear lines and related rainstorms in the north and middle of the SYRV are stronger than those in the south.  相似文献   

基于深度学习的天气雷达回波序列外推及效果分析     

黄兴友  马玉蓉  胡苏蔓 《气象学报》2021,79(5):817-827

天气雷达探测资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,文中利用神经网络进行雷达回波的外推、利用预测神经网络模型进行2 h以内的回波变化预报。回波外推问题的关键是回波时、空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长、短时记忆单元（Long Short-Term Memory,LSTM）和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达探测资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的临界成功指数、命中率均高于光流法,虚警率低于光流法。不同类型降水预测神经网络的SSIM值（structural similarity）均高于光流法,且层状云降水的SSIM值比对流云降水的大。因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法;在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性;预测神经网络对层状云降水预报的准确率比对流云降水的高。   相似文献   

基于智能物联网技术的天津城市积水监测预警系统     

侯天宇  梁好  霍凯  赵敏  陈子煊  张春莉  苑超 《气象研究与应用》2021,(1):85-89

通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。  相似文献   

基于迁移学习的地球物理测井储层参数预测方法研究     

邵蓉波  肖立志  廖广志  周军  李国军 《地球物理学报》2022,65(2):796-808

随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层参数预测方法,并使用64口井的测井数据进行储层参数预测效果分析.结果表明,使用迁移学习后,渗透率模型预测效果最高可以提升58.3%;含水饱和度模型预测效果最高可以提升近40%,且最大可以节省60%的计算资源;以孔隙度预测模型为基础模型时更适合使用参数冻结的训练方式,以孔隙度含水饱和度联合预测模型为基础模型时更适合使用参数微调的训练方式.  相似文献   

Treatment Effects of Tunnel Entrance Collapse Section Based on Field Monitoring Results北大核心CSCD     

郝付军 《地质与勘探》2022,58(5):1099-1107

为评价隧道洞口塌方段的安全性,基于累计变形预测和变形速率趋势分析模型,结合工程实例,研究隧道洞口塌方段的处理效果。实例分析表明：在累计变形预测方面,GA-VMD模型在隧道变形数据的信息分解过程中具有明显的优越性,可利用其将隧道变形数据分解为趋势项和误差项,且通过组合预测能有效保证预测精度,得出累计变形的后期仍具一定增加趋势,但增加速率相对较小;在变形速率趋势分析方面,变形速率具下降趋势,且随时间持续,下降趋势更为显著。综合对比两者结果,隧道变形无明显增加趋势,并趋于稳定方向发展,说明塌方处理措施是合理有效的,为其防治效果评价提供了理论依据。  相似文献   

基于BMA多模型组合的疏勒河径流预测研究     

周婷  温小虎  冯起  尹振良  杨林山 《冰川冻土》2022,44(5):1606-1619

准确可靠的径流预测对于水资源的科学管理与规划具有重要意义,特别是在水资源紧缺的干旱半干旱地区,径流预测对流域内水资源高效利用与水利工程经济运行具有重要现实意义。针对径流预测通常采用单一方法进行建模与预测,难以利用各预测模型优势的问题,本文利用极限学习机（ELM）模型、支持向量机（SVM）模型、多元自适应回归样条（MARS）等机器学习方法建立了疏勒河上游未来1~7日的径流预测模型。在此基础上,运用贝叶斯模型平均（BMA）方法对ELM、SVM、MARS模型的预测结果进行组合,构建了径流组合预测模型,以获取更可靠的预测结果,并采用蒙特卡洛抽样方法获取BMA的95%置信区间,对预测结果进行了不确定性分析。结果表明：ELM、SVM、MARS模型以及BMA组合模型均适用于干旱半干旱地区的中长期日径流预测;BMA的预测精度较单一模型更高,能够提供更准确的预测值;BMA的95%置信区间对实测值覆盖率高,同时能够提供较好的确定性预测和概率预测结果。表明BMA在资料有限的条件下,表现出较单一模型更高的预测性能,可以成为干旱半干旱地区中长期日径流预测的有效方法。  相似文献   

基于机器学习的表层土壤成矿元素空间预测: 以稀有金属铷元素为例     

戴亮亮  聂小力  郭军  巩浩  吴欢欢  张涛  汤媛媛  毛聪  彭志刚  贺灿 《现代地质》2022,36(3):972-978

近些年随着土地质量地球化学调查工作的开展,获取了大量表层土壤样品数据。然而,这些数据也存在一个明显的缺陷,即1∶50 000大比例尺表层土壤数据往往缺少成矿元素。鉴于土壤成矿元素含量对于矿产资源勘查的重要指示作用,尝试基于现有数据对大比例尺表层土壤成矿元素含量提供一个补全方案。以稀有金属铷元素为例,采用随机森林算法把同一区域2 548组1∶250 000小比例尺表层土壤数据按照8∶2的比例随机分为两组,用80%的数据进行训练建模,20%的数据对模型进行验证。采用变量重要性度量排序和构建学习曲线的组合方法优选了8种元素(K、B、Ni、V、Zn、As、Co、Cu)作为预测变量,模型对训练数据和测试数据的拟合优度R²分别达到0.983 2和0.895 6,说明预测变量的优选方法是有效的。随后将1∶50 000表层土壤的上述预测变量数据作为输入变量导入模型中,得到预测的Rb元素含量,预测结果比较符合实际特征。本研究表明将大数据机器学习随机森林算法引入表层土壤地球化学元素含量空间定量预测具有可行性,可进一步拓展土地质量地球化学数据的服务应用维度。  相似文献   

基于机器学习模型的淮河流域中长期径流预报研究     

胡义明  陈腾  罗序义  唐超  梁忠民 《地学前缘》2022,29(3):284-291

准确可靠的中长期径流预报是支撑水资源科学调配、提高水资源利用效率的关键。本研究采用AdaBoost模型(AdB)、随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)进行淮河流域王家坝和蚌埠站当年11月至次年10月共12个月的中长期径流预报研究。采用置换准确度重要性度量法从130项气象-气候因子及前期降雨/流量构建的1 562个因子变量中筛选出影响各月径流的关键因子,构建了基于AdB、RF和SVM模型的各月径流预报模型,模型参数采用随机搜索技术并结合交叉验证方式确定。采用变幅误差合格率和等级(五级)预报合格率指标对模型的预报精度进行了评估。变幅误差合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为99.8%(AdB)、96.6%(RF)和95.9%(SVM),蚌埠站分别为100%(AdB)、94.8%(RF)和93.8%(SVM);等级预报合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为79.0%(AdB)、76.4%(RF)和79.9%(SVM),蚌埠站分别为81.0%(AdB)、75.6%(RF)和76.6%(SVM)。模型均具有较好的预报效果,但RF和SVM模型对于高流量值的预报存在偏低现象,AdB模型整体上优于RF和SVM模型。  相似文献