基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测     

王民水  孔祥明  陈学业  杨国东  王明常  张海明 《吉林大学学报(地球科学版)》2021,51(6):1932-1938

为有效解决传统遥感图像变化检测预处理复杂的问题,提出一种基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测方法。以ResNet50特征提取网络为基础,创建DeepLabV3+语义分割网络,并在图像和标签中创建大小为224像素×224像素的随机补片作为网络输入,训练建筑物提取网络;修改建筑物提取网络输入层为6通道,通过矩阵运算将两期遥感图像转换为一幅6通道非RGB图像,利用转换后的非RGB图像进行网络训练并验证变化检测精度。实验1利用ENVI5.3软件,采用马氏距离法进行变化检测;实验2采用改进的U-Net网络和随机补片,完成网络训练和精度验证;实验3使用实验2的训练数据和验证数据,采用随机补片和DeepLabV3+网络进行变化检测网络训练及精度验证。实验结果表明,该方法实验1、实验2、实验3建筑物变化检测平均交并比分别为24.43%、83.14%、89.90%,边界轮廓匹配分数分别为61.47%,80.24%、96.51%。  相似文献   

Spatial landslide susceptibility assessment using machine learning techniques assisted by additional data created with generative adversarial networks     

Husam A.H.Al-Najjar  Biswajeet Pradhan 《地学前缘(英文版)》2021,12(2):625-637

In recent years,landslide susceptibility mapping has substantially improved with advances in machine learning.However,there are still challenges remain in landslide mapping due to the availability of limited inventory data.In this paper,a novel method that improves the performance of machine learning techniques is presented.The proposed method creates synthetic inventory data using Generative Adversarial Networks(GANs)for improving the prediction of landslides.In this research,landslide inventory data of 156 landslide locations were identified in Cameron Highlands,Malaysia,taken from previous projects the authors worked on.Elevation,slope,aspect,plan curvature,profile curvature,total curvature,lithology,land use and land cover(LULC),distance to the road,distance to the river,stream power index(SPI),sediment transport index(STI),terrain roughness index(TRI),topographic wetness index(TWI)and vegetation density are geo-environmental factors considered in this study based on suggestions from previous works on Cameron Highlands.To show the capability of GANs in improving landslide prediction models,this study tests the proposed GAN model with benchmark models namely Artificial Neural Network(ANN),Support Vector Machine(SVM),Decision Trees(DT),Random Forest(RF)and Bagging ensemble models with ANN and SVM models.These models were validated using the area under the receiver operating characteristic curve(AUROC).The DT,RF,SVM,ANN and Bagging ensemble could achieve the AUROC values of(0.90,0.94,0.86,0.69 and 0.82)for the training;and the AUROC of(0.76,0.81,0.85,0.72 and 0.75)for the test,subsequently.When using additional samples,the same models achieved the AUROC values of(0.92,0.94,0.88,0.75 and 0.84)for the training and(0.78,0.82,0.82,0.78 and 0.80)for the test,respectively.Using the additional samples improved the test accuracy of all the models except SVM.As a result,in data-scarce environments,this research showed that utilizing GANs to generate supplementary samples is promising because it can improve the predictive capability of common landslide prediction models.  相似文献   

基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测     

王朋  孙永辉  翟苏巍  候栋宸  王森 《南京气象学院学报》2019,11(4):460-466

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆（LSTM）网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.  相似文献   

Measuring,mapping and quantifying the effects of trust and informal communication on transboundary collaboration in the Great Lakes fisheries policy network     

《Global Environmental Change》2019

Ecosystem-based management of fisheries and other transboundary natural resources require a number of organizations across jurisdictions to exchange knowledge, coordinate policy goals and engage in collaborative activities. Trust, as part of social capital, is considered a key mechanism facilitating the coordination of such inter-organizational policy networks. However, our understanding of multi-dimensional trust as a theoretical construct and an operational variable in environmental and natural resource management has remained largely untested. This paper presents an empirical assessment of trust and communication measures applied to the North American Great Lakes fisheries policy network. Using a scale-based method developed for this purpose, we quantify the prevalence of different dimensions of trust and in/formal communication in the network and their differentiated impacts on decision-making and goal consensus. Our analysis reveals that calculation-based ‘rational trust’ is important for aligning mutual goals, but relationship-based ‘affinitive trust’ is most significant for influencing decision-making. Informal communication was also found to be a strong predictor of how effectively formal communication will influence decision-making, confirming the “priming” role of informal interactions in formal inter-agency dealings. The results also show the buffering and interactive functions of these components in strengthening institutional resilience, with procedural trust undergirding the system to compensate for a lack of well-developed relationships. Overall, this study provides evidence to suggest that informal communication and multi-dimensional trust constitute a crucial element for improving collaboration and reducing conflict in the networked governance of transboundary natural resource systems.  相似文献   

循环神经网络在雷达临近预报中的应用          下载免费PDF全文

韩丰  龙明盛  李月安  薛峰  王建民 《应用气象学报》2019,30(1):61-69

该文将循环神经网络（recurrent neural network,RNN）应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络（predictive RNN）架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元（long short-term memory,LSTM）中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数（CSI）可以提升0.15~0.30,命中率（POD）提高0.15~0.25,虚警率（FAR）降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。  相似文献   

汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究     

杜勤博  吴晓燕  郑素帆  李玥莹  陈欢欢  张宇烽 《气象与环境学报》2019,35(5):70-77

利用2014—2017年汕头市PM_2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM_2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM_2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM_2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM_2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM_2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM_2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM_2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM_2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM_2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM_2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。  相似文献   

基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验          下载免费PDF全文

李昕蓓  张苏平  衣立  韩美  潘宁 《山东气象》2019,39(2):76-83

由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。  相似文献   

BP人工神经网络法在大同市日极大风速预报中的应用     

刘洁莉  刘冬辉  韩登云  徐鑫 《内蒙古气象》2019,(2):34-38

文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。  相似文献   

中国城市尺度科学知识网络与技术知识网络结构的时空复杂性   总被引：11，自引：4，他引：7  

李丹丹  汪涛  魏也华  袁丰 《地理研究》2015,34(3)

知识在产业集聚、区域创新中的地位越来越突出,城市知识储量及其在区域知识网络中的地位对城市的综合竞争力有重要影响。学术论文合作与专利合作是知识溢出的体现形式,是科学和技术发展的重要成果,也是度量区域创新能力的主要指标。以2000-2009年中国生物技术领域合著论文和共同申请专利的信息为原始数据,分别构建中国城市间科学知识网络(scientific knowledge network,SKN)与技术知识网络(technological knowledge network,TKN)。运用复杂网络与地学空间分析方法,从整体网络结构特征、择优链接性、中心城市及其自我网络的空间特征等方面进行分析,探究知识溢出的时空复杂性。研究表明:1 SKN和TKN具有无标度网络特征;SKN节点度数的异质性高于TKN。2两种网络均呈异配性,即城市选择合作对象存在明显择优链接性,知识溢出具有粘着性和空间依赖性。3 SKN中心城市具有明显的等级结构,空间分布总体呈"大分散小集聚"特点;TKN中心城市层级结构不明显,尚未形成明显极化中心。4 SKN中心城市自我网络的合作空间,由最初的沿海省会城市间的合作转向长三角、珠三角、京津冀等区域间和沿海城市与内陆城市间的合作,区域间知识溢出明显;TKN中心城市自我网络仍多分布于沿海城市和少数中西部省会城市,区域间知识溢出不明显。5 SKN中心城市及其自我网络的时空演变存在等级扩散和传染扩散的现象,符合时空梯度推移规律,且空间等级梯度逐渐向扁平化转变;TKN中心城市及其自我网络的时空演变以等级扩散为主,时空梯度推移现象不明显。研究结论为量化知识溢出及知识溢出网络结构的时空演化过程提供新的研究视角,对城市创新政策的制定有一定借鉴意义。  相似文献   

中国城市网络的空间组织及其复杂性结构特征   总被引：26，自引：9，他引：17  

吴康  方创琳  赵渺希 《地理研究》2015,34(4)

全球化、信息化与快速城市化深刻影响了中国的城市体系,多区位企业组织所形成的城市网络正处于日益复杂的空间嬗变过程.基于2010年企业名录的总部—分支机构型关联数据,研究构建了330×330的地级以上城市网络连接关系,并运用复杂网络分析工具来探索中国城市网络的空间组织特征.研究发现:①中国的城市网络联系呈现以“北京—上海—广深—成都”为核心的菱形空间结构,不同等级的网络流强度具有显著的空间异质性,城市网络的空间组织是一个择优性和地理邻近性复杂作用的过程;②中国城市网络正处于一个简单随机向复杂有序结构的转化期,整体大尺度的网络结构还有待形成;③中国城市网络整体表现出明显的小世界网络效应;④中国城市的二值点度网络为明显的异配性连接特征,而加权强度网络连接则一定程度上表现出“富人圈”的现象;⑤中国城市网络的层级性并不明显,城市网络的点度和强度的关系呈非线性增加特征.  相似文献