地球化学异常识别的两种机器学习算法之比较     

郑泽宇  赵庆英  李湜先  邱士龙 《世界地质》2018,37(4):1288-1294

在Sklearn的Python语言代码基础上,开发了基于孤独森林和一类支持向量机的多元地球化学异常识别方法程序。选择吉林省和龙地区为实验区,从1∶5万水系沉积物资料中提取地球化学异常。把实验区已知矿点的空间分布位置作为"地真"数据,绘制两种机器学习算法的ROC曲线并计算AUC值,用来对比两种方法的多元地球化学异常识别效果。研究结果表明:两种机器学习算法都能够有效识别多元地球化学异常,所提取的多元地球化学异常与已知矿点具有显著的空间关联性;孤独森林算法在数据处理耗时和多元地球化学异常识别效果方面略优于一类支持向量机。  相似文献   

一种新的COSMIC大气折射率资料观测误差估计方法及在GRAPES全球三维变分同化中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

王金成  龚建东  赵滨 《气象学报》2015,73(1):142-158

观测误差协方差是变分同化系统中决定分析及预报效果的关键参数之一,观测误差的估计精度直接影响变分同化分析和预报效果。分析了新息增量法(H-L法)估计全球定位系统无线电掩星这类观测点不固定资料的观测误差的适用条件,并利用1年的气象、电离层及气候星座观测系统(COSMIC)折射率资料,针对局地观测算子,估计了COSMIC折射率在南、北半球高、中、低6个纬度带四季的观测误差,分析了COSMIC折射率观测误差的纬度、高度和季节变化的特点,并将估计的折射率观测误差应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)三维变分同化系统。结果表明,折射率观测误差随高度和纬度有明显变化;在中、高纬度带,折射率观测误差有显著的季节变化:夏季折射率的观测误差约为冬季2倍,春、秋两季折射率误差具有较好的南北对称性,冬、夏两季折射率观测误差南、北半球差异较大。与GRAPES原来使用的全球平均单一的折射率观测误差相比,在GRAPES全球三维变分同化系统中使用本研究估计的较高精度的随纬度变化的COSMIC折射率观测误差能够提高GRAPES全球变分同化系统的预报水平。  相似文献   

An imaging condition for reverse time migration based on wavefield decomposition     

ZHAO Xu  LIU Cai  XU Cong 《世界地质(英文版)》2015,18(2)

Reverse Time Migration(RTM) is a high precision imaging method of seismic wavefield at present,but low-frequency noises severely affect its imaging results.Thus one of most important aspect of RTM is to select the proper noise suppression method.The wavefield characteristics of the Poynting vector are analyzed and the upgoing,downgoing,leftgoing and rightgoing waves are decomposed using the Poynting vector of the acoustic wave equation.The normalized wavefield decomposition cross-correlation imaging condition is used to suppress low-frequency noises in RTM and improve the imaging precision.Numerical experiments using the Mamousi velocity model are performed and the results demonstrate that the upgoing,downgoing,leftgoing and rightgoing waves are well decomposed using the Poynting vector.Compared with the normalized cross-correlation imaging and Laplacian filtering method,the results indicate that the low-frequency noises are well suppressed by using the normalized wavefield decomposition cross-correlation imaging condition.  相似文献   

附加视线向量修正的卫星影像区域网平差     

伍洋  张永生  李凯  于英  赖广陵 《测绘学报》2021,50(1):85-96

针对传统有理函数模型(RFM)区域网平差方法局限于姿态和轨道测量误差小、相机视场角小及影像交会角良好的情况,提出了附加视线向量修正的卫星影像区域网平差方法。首先利用影像附带的有理多项式系数(RPC)计算出像元视线向量,其次根据该视线向量恢复成像时刻虚拟位置和姿态信息,然后对恢复的虚拟位置和姿态构建误差补偿模型,最后通过最小二乘方法整体解算模型参数和连接点物方坐标。该方法从系统误差产生的原因构建补偿模型,可以规避传统区域网平差方法的近似假设和条件限制。通过对模拟数据以及多套测绘卫星和非测绘卫星数据进行试验的结果表明,该方法处理大姿态角误差、大视场角以及弱交会角等各种严苛条件下的卫星影像能达到比传统方法更好的效果。  相似文献   

区域地壳水平运动模型的Euler-GABP神经网络构建     

胡顺强  王坦  管雅慧  杨振宇 《测绘科学》2021,46(2):25-33

针对传统的欧拉(Euler)矢量法在具有复杂构造运动的区域地区内构建GPS速度场模型精度低的问题,该文提出了欧拉矢量法结合遗传算法(GA)和BP神经网络方法来构建区域GPS速度场。以云南区域1999—2015年间的GPS速度场为实验数据,分别使用欧拉矢量法、遗传神经网络(GABP)、欧拉矢量结合神经网络(Euler-BP)和欧拉矢量的遗传神经网络(Euler-GABP)法构建区域速度场模型。实验结果表明,相比其他3种方法,该文提出的Euler-GABP方法在构建区域GPS速度场模型是可行和有效的且精度高。  相似文献   

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汪奇生  杨德宏  杨腾飞 《大地测量与地球动力学》2015,35(1):126-128

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基于小波分解的沙尘天气发生日数预测组合模型研究——以2008—2016年策勒沙漠绿洲过渡带沙尘天气发生时序为例     

庞金凤  刘波  张波  张朋朋  王波  曾凡江 《气象》2019,45(5):651-658

新疆南疆地区是扬沙浮尘的主要高发区,风沙对当地生产生活影响严重。为揭示当地风沙天气变化特征并预测未来变化趋势,通过小波分解方法,将塔克拉玛干沙漠南缘的策勒沙漠 绿洲过渡带2008—2016年沙尘天气发生时序分解为平稳性波动项和非线性趋势项,根据两项数据的特性,针对性选取自回归(AR)模型和最小二乘支持向量机(LSSVM)进行变化趋势预测,最后利用加法原则重构实现沙尘天气发生日数时序预测。结果表明：研究区沙尘天气发生属于典型的春夏型,主要集中在3—9月,峰值出现在5月。组合模型预测值与实测值基本吻合,具有较高的预测精度（绝对误差为4.00 d, 均方根误差为3.76 d）,同时,其结果与AR模型、LSSVM模型预测结果相比较也显示出一定的优越性（组合模型相关系数相比AR、LSSVM分别提高了0.12、0.31）,具有较好的应用前景,可为研究区预防风沙灾害及指导实际生产生活提供科学依据。  相似文献   

面向气象数据可视化的多功能绘图引擎研究与实现          下载免费PDF全文

于连庆 《山东气象》2019,39(3):114-123

针对气象数据可视化应用中对渲染速度和出图质量的要求,基于抽象工厂模式设计并实现了一款集多种图形渲染技术于一体的渲染引擎。通过实时切换图形渲染技术,该引擎在保持图形显示属性不变的前提下,既能够提供由硬件加速技术所享有的高性能,又能够输出高质量的矢量图形。使用该引擎的气象信息分析处理系统能够实现天气图的交互制作,海量气象数据的实时显示,用于科研论文和业务演示的矢量格式图像文件生成。因此,该绘图引擎能够较好地满足天气预报业务和气象科研两个方面的可视化需求。  相似文献   

风云二号气象卫星红外观测在云团降水监测中的应用          下载免费PDF全文

吴晓京  朱小祥  毛紫阳  杨冰韵  黄小玉  王曦 《山东气象》2019,39(3):1-10

提升灾害性对流天气的监测预警能力是短临天气预报的首要目标,但对流性降水在时间、空间上分布高度不均,观测难度大。卫星遥感监测降水的传统红外、水汽亮温判识方法,报警云团数量多,空报率高,指示意义不稳定,需要结合背景因素寻找方法提炼卫星辐射观测中更多的内在隐含信息,建立云顶亮温与此类灾害天气间的联系。此文尝试使用FY-2气象卫星红外云图数据和逐时加密地面降水观测资料,通过追踪云团移动进而分类、提取参数,然后用模糊支持向量机（FSVM）方法建立地面观测雨强与云团特征动态演变间的机器学习数学关系,标识出有监测预警意义的云团和强降水中心,对检验地域和时间的卫星强降水云团检测识别率达80％左右。  相似文献   

高速公路夜间大雾图像特征及其识别     

周建平  苗开超  江春  刘承晓 《气象科技》2019,47(1):29-34

基于高速公路夜间交通监控图像,选择其附近能见度自动监测数据作为图像是否有大雾的标准,分析有雾或无雾环境对光源及其成像的影响,提取相应的特征值,利用支持向量机的方法建立了大雾识别模型。结果表明:大雾存在时空气消光系数增大,LED电子显示屏、车灯等光源在图像上呈现出亮度减弱而梯度小,散射较明显的特点;纹理特征表明有雾时图片纹理简单、纹理较浅分布均匀,像素之间相关性大,无雾时则反之;模型评估得出临界成功指数为0.74,虚警率为0.18,有较好的识别效果。  相似文献