一种MBR约束下的高分光学影像直角建筑物提取与标绘方法     

李百寿  李灵芝  张强 《测绘通报》2018,(4):16-22

针对高空间分辨率遥感影像中建筑物信息提取与标绘问题,提出了一种MBR约束下的高分光学影像中直角建筑物信息提取与标绘方法。首先采用多尺度影像对象分割与CART决策树分类技术,提取影像中的建筑物区域;其次用Candy算子提取出建筑物的粗轮廓,并将其转化为点集形式表示;然后通过轮廓点集计算建筑物最小外包矩形（MBR）,对建筑物的轮廓进行分段拟合与优化;最后通过交点方向决策器确定建筑物的角点,依次连接各角点实现建筑物的标绘。通过计算建筑物的面积与周长,确定周长相对精度为93.3%,面积相对精度为96.1%,本文方法可以有效提高建筑物的标绘精度。  相似文献   

区域气候模式在中国西北地区气温和降水长时间序列模拟的误差分析   总被引：1，自引：1，他引：0  

马奕  白磊  李倩  殷刚  赵鑫  李兰海 《冰川冻土》2016,38(1):77-88

气温和降水微小的变化都可能引起中国西北地区脆弱生态环境空间格局剧烈变化.由于西北地区气象站点分布稀疏,站点观测结果难于完全代表西北地区复杂地貌的气象要素空间分布格局.区域气候模式模拟可以弥补现有观测资料的不足,但模式模拟存在的误差,往往制约着西北区域气候变化评估工作.本文在CN05格点数据和站点数据基础上,从空间格局、极值模拟等方面对高分辨率WRF模式数据气温和降水模拟精度进行评估,假定偏差恒定基础上,使用分类回归树模型建立偏差预测模型.结果表明:CN05数据和WRF模式多年年平均气温和多年平均年降水数据空间格局基本一致,但WRF模式结果空间格局更加细致.WRF模式结果在山区和湖泊地区降水偏高估,气温和降水距平在新疆地区相对于其他地区变化较为一致;95%分位数的降水在甘肃和新疆地区模拟结果好于宁夏、青海和陕西;5%和95%分位数气温,WRF模式大部分站点表现为暖偏差,而CN05数据表现为冷偏差;不同的地貌单元区域气温和降水的偏差时间序列存在一定的相关性.在西北五省区气温和降水的分类树模型中,由于高程和地形复杂度对偏差预测模型影响较大,无法在整个西北地区建立统一的误差预测模型.  相似文献   

气候变化对6种荒漠动物分布的潜在影响   总被引：2，自引：1，他引：1  

吴建国  周巧富 《中国沙漠》2011,31(2):464-475

分析气候变化对动物分布的影响,对气候变化影响下保护生物多样性具有重要的意义。利用CART(classification and regression tree,分类和回归树)模型,采用A2和B2气候变化情景,模拟分析了气候变化对鹅猴羚（柴达木亚种）、鹅猴羚（南疆亚种）、草原斑猫、蒙古野驴、石貂和野骆驼适宜分布范围及空间分布格局影响。结果显示,气候变化下,这些动物目前适宜分布范围将缩小,到2081—2100年时段,鹅猴羚（南疆亚种）、草原斑猫和蒙古野驴变化幅度最大,鹅猴羚（柴达木亚种）、石貂和野骆驼次之。另外,从1991—2020年时段到2081—2100年时段,鹅猴羚（柴达木亚种）、石貂和野骆驼新适宜及总适宜分布范围随时间段呈增加趋势,其他动物这些范围呈现减小的趋势。蒙古野驴目前适宜分布区西部、北部、南部和东南部一些区域将不适宜,新适宜分布范围将向青海西北部和西藏西部扩展;鹅猴羚（南疆亚种）适宜分布区极大破碎化,新适宜范围在新疆西部、北部及昆仑山呈零星分布;草原斑猫目前适宜区南部、西部和东部一些区域将不适宜,新适宜分布范围将向目前适宜分布区西部、北部、南部扩展;其他动物主要是目前适宜分布区南部及东南部一些区域不适宜,新适宜分布区将向目前分布区西部、西北和北部扩展。这些动物适宜分布范围变化与我国年均气温和降水量变化相关性不一致,多数物种相关性较低,并且这些物种适宜分布范围没有随年均气温变化和降水量变化而线性改变,多数物种回归关系决定系数较小。结果说明,气候变化背景下,近期将使这些动物适宜分布范围减少,新适宜分布范围增加,分布空间格局改变。  相似文献   

西藏尼洋河水生生物群落时空动态及与环境因子关系:3.大型底栖动物     

刘海平  叶少文  杨雪峰  张良松  钟国辉  何勇平  巴桑  李钟杰 《湖泊科学》2014,26(1):154-160

于2008-2009年按照季节调查了西藏地区尼洋河大型底栖动物群落的组成和丰度,并运用多元统计方法定量分析了大型底栖动物的空间和季节变化特征及其与主要环境因子之间的关系.结果显示,石蚕幼虫、萝卜螺以及摇蚊幼虫是尼洋河主要的大型底栖动物,另外,随着海拔的升高,尼洋河大型底栖动物总丰度呈现降低趋势;Duncan检验法显示,物种总丰度在各采样点之间均不存在显著性差异;PCA方法显示,对于采样点,大型底栖动物总丰度最大值和最小值分别出现在采样点Ⅳ和采样点Ⅱ,对于季节,大型底栖动物总丰度最大值和最小值分别出现在秋季和冬季;CCA方法显示,可分别从尼洋河中上游和中下游两个河段来概括尼洋河大型底栖动物与环境因子之间的关系;CART模型显示,从11项环境因子筛选了4项环境因子用以解释它们与大型底栖动物总丰度之间的相互关系,这4项环境因子包括矿化度、总磷、海拔和季节,建议加强对大型底栖动物及这些环境因子的关注,保障尼洋河水域生态环境的可持续发展.  相似文献   

Identifying the relationships between trophic states and their driving factors in the Shihmen Reservoir,Taiwan     

《Limnologica》2017

Eutrophication has become a crucial issue for water resource management in recent years. In addition, reservoir trophic states are varied with environmental and water quality variables. The objectives of this study were to apply the DFA model to examine which water quality variables significantly affect variations of trophic state index (TSI) factors (i.e. total phosphorus (TP), chlorophyll-a (Chl-a), and Secchi disk transparency (SD)) and use classification and regression tree (CART) to determine the trophic states of the Shinmen Reservoir based on the levels of TSI factors during spring 2001–winter 2009. Results showed that the optimal DFA model contained one common trend (the underlying processes influencing trophic states, which can be rainfall intensity or runoff volume) and 7 explanatory variables. Turbidity (TB), pH, and dissolved oxygen (DO) influence concentrations of TP, while ammonium nitrogen (NH₃-N), organic nitrogen (O-N), and nitrate nitrogen (NO₃-N) control variations of Chl-a, and TB is related to SD. The CART model can specify trophic states only using two dominant driving factors, i.e. TP and Chl-a. The results of the CART illustrated that eutrophication could be occurred in the Shihmen Reservoir if TP is greater than 31.65 μg/L or if Chl-a is greater than 5.95 μg/L while TP concentration is less than 31.65 μg/L. Runoff nonpoint source pollution resulted from heavy storms may be the important factor affecting reservoir trophic states. Establishing vegetative filter strips along the riparian zone may able to effectively reduce this pollution in a reservoir. The integrated DFA and CART serves as good-fit relationships among trophic states, TSI factors, and water quality variables and provide control strategies for managing water quality in the Shihmen Reservoir.  相似文献   

基于遗传算法的特征选择方法在短时强降水预报中的应用北大核心          下载免费PDF全文

耿焕同  戴中斌  沈阳 《气象科学》2023,43(1):126-134

利用江苏省13个气象观测站历史上短时强降水观测资料,用遗传算法进行特征选择,选定影响短时强降水的950 hPa假相当位温、700 hPa比湿、500 hPa比湿、对流有效势能(Convective Available Potential Energy,CAPE)等14个特征为主要因素,将是否为短时强降水抽象成二元分类问题。借助机器学习中CART决策树算法进行分类分析,构建便于使用的短时强降水预报规则集。实验部分,随机选择5816条样本进行训练模型,得到适合江苏地区的短时强降水规则集,利用剩余的1454条数据进行实际检验,模型的短时强降水预报准确率为91.35%,非强降水预报准确率为97.11%,较特征选择之前分别提升了8.66%和1.05%。  相似文献