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关键时相长势—环境和景观特征对河北省县级尺度冬小麦单产估算精度影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
区域尺度上精准、快速的作物单产估算可以有效地为国家粮食安全相关政策的制定提供数据支撑。本文针对县级估产时相和特征类型选择问题,基于遥感、气象和统计等多源数据,通过不同时相和特征要素之间的组合分析来探索其对于县级尺度冬小麦单产估算的影响。特征要素主要考虑作物长势、环境（水分和光温条件）和农田景观3个类型;时相主要考虑由冬小麦生长过程NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）曲线特征提取的5个关键时段（P1—P5）。利用不同时相与类型特征的组合与统计单产构建随机森林回归模型,根据精度评价结果分析各组合的优劣。2014年—2017年的数据用来建模,2018年数据用来验证。对于单时相,P2、P3、P4的表现明显好于P1和P5;多时相的准确度明显优于单时相,其中P2、P4的组合效果最佳。对于不同类型的特征要素,作物长势特征参量对估产精度的影响最大,而水分影响和光温条件等环境因子的加入对估产准确性并没有明显提升,农田景观参数的加入能够有效提升估产的准确性。在最优组合的基础上,剔除冗余变量优选出5个重要的指标因子（PROP、NDVI_P2、B2_P2、ED、B1_P4）,并建立单产估算模型获取2018年河北省冬小麦县级尺度单产。结果表明,平均相对误差（MRE）仅为2.85%,决定系数（R 2）为0.83,均方根误差（RMSE）为253.25 kg/ha,归一化均方根误差（NRMSE）为4.09%。研究结果为全国县级冬小麦单产估算提供了新的思路和方法参考。 相似文献
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通过对英雄联盟全球总决赛、Dota2国际邀请赛和CS:GO Major三大国际性电竞赛事中参与战队成员信息的采集,运用社会网络分析方法探索跨国电竞战队合作网络的结构特征及演化趋势,在此基础上采用引力模型方法从多维邻近性和国家属性2个维度揭示影响电竞赛事合作网络的主要因素。结果表明：1）全球电竞合作网络的空间演化总体呈现快速扩张的态势和低密度、弱关联、强动态性的网络特征,节点数量快速增多的同时网络密度呈现出波动下降的趋势;2）全球电竞合作网络呈现较为明显的社团化特征,5大社团规模差异悬殊且处于不断分裂整合的演化过程,中国电竞战队的网络中心性不断提升但尚未占据中心位置;3）社会邻近性、组织邻近性是推动电竞合作网络形成的主要因素,而科研支出、电竞收入和电竞实力则是影响国家在电竞合作网络中重要性的关键要素。 相似文献
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豫西铝土矿物质来源和化学沉积分异作用 总被引：3，自引：0，他引：3
产于豫西中-下奥陶统碳酸盐岩古侵蚀面上的中石炭统G层铝土矿和山西式铁矿,即统称的“铁铝层”,一致认为与古风化壳有关,属胶体化学沉积.但是,对于铁铝层的物质来源,却有不同的认识.按成矿原地与蚀源区的相对位置区分,主要有以下两种论点: (1)来自就近结晶古陆(秦岭古陆、中条古陆等)的硅酸盐岩风化产物,即成矿流体经过长途迁移的异地风化壳来源——古陆蚀源说. (2)来自基底奥陶系碳酸盐岩风化产物,即成矿流体非长途迁移的原地风化壳来源——原地蚀源说. 笔者属于第二种观点.首先将顶、底界限清晰的铁铝层,看成是同一溶质组合连续沉积的地质体,通过Al_2O_3-SiO_2-Fe_2O_3(FeO)三组分系 相似文献
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不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。 相似文献
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玉米和大豆是两种主要的粮食作物,及时准确地监测两者的种植面积对于产量预测和市场价格的制定具有重要的意义。利用遥感技术探究在生长季中后期能有效区分玉米和大豆的指示性特征集,为在不同实验区进行推广应用和提前玉米和大豆种植面积信息发布的时间提供技术支撑。文章以玉米和大豆为研究对象,以黑龙江和安徽省两个典型种植区为实验区,以高分一号影像为数据源,计算多种植被指数特征和两种纹理特征,同时利用特征优选方法评价特征间的相对重要性,并结合随机森林分类算法分析特征个数对精度的影响,得到不同试验区区分两者的最佳特征子集。随后根据不同实验区最佳特征子集的共同点和差异,遴选出对玉米和大豆中后期区分的遥感指示性识别特征集,并设计实验方案验证其有效性和稳定性。实验表明：在玉米和大豆生长中后期存在具有高效辨识两者的遥感特征集,能有效和稳定地增强两者的遥感识别能力;在不同实验区,基于特征优选方法可以选择出区分玉米和大豆的最佳分类特征子集,得到两者最优的识别效果,比仅仅使用原始波段特征的分类精度提升了近10个百分点,总体分类精度能够平均达到97%,Kappa系数0.96,玉米和大豆的单类分类精度平均超过95%;在不同的种植区,利用玉米和大豆的指示性特征集可以得到几乎与优选出的最佳特征子集同样的分类精度和制图效果,且具有稳定性和有效性,较最佳特征集更具推广使用意义。指示性特征集包含6种：植被指数中的比值植被指数（RVI）,差值植被指数（DVI）,转换型植被指数（TVI）,改进型叶绿素吸收比率指数（MCARI）和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征中的二阶矩（the Second Moment）和熵（Entropy）。 相似文献
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通过训练样本采样处理改善小宗作物遥感识别精度 总被引：1，自引：0，他引：1
训练样本质量是决定农作物遥感识别精度的关键因素,虽然高空间分辨率卫星的发展有效地解决了农作物遥感识别过程中的混合像元问题,但是当区域内不同作物种植面积差异较大时,训练集中不同类别样本数量往往相差较大,这样的不均衡数据集影响分类器的训练,导致少数类别的识别精度不理想。为研究作物遥感识别过程中的不均衡样本问题,本文基于GF-2号卫星数据,首先挖掘了地物的光谱信息、纹理信息,用特征递归消除RFE (Recursive Feature Elimination)方法进行特征优选,然后从数据处理的角度采用了5种采样算法对不均衡训练集进行处理,最后使用采样后的均衡数据集训练分类器,对比数据采样前后决策树与Adaboost(Adaptive Boosting)两种分类器的识别结果,发现:(1)经过采样处理后两种分类算法明显提升了小宗作物的分类精度;(2)经过ADASYS (Adaptive synthetic sampling)采样处理后,分类器性能提升最多,决策树的Kappa系数提高了14.32%,Adaboost的Kappa系数提高了10.23%,达到最高值0.9336;(3)过采样的处理效果优于欠采样,过采样对分类器的性能提升更多。综上所述,选择合适的采样方法和分类方法是提高不均衡数据集遥感分类精度的有效途径。 相似文献
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河南省中部的舞阳凹陷长期被认为是一新生代盐湖盆地。它位于华北克拉通南缘,基底由新太古代–古生代地层组成,盆地沉积物为新生代碎屑–化学岩系。最新钻探发现盆地南缘发育一套火山–沉积建造,火山岩与红色砂砾岩互层,总厚度达一千多米。作者对粗面岩(WY-1)和粗安质火山角砾岩(WY-2)开展了岩性组合、区域地层对比划分以及LA-ICP-MS锆石U-Pb定年及Hf同位素研究。锆石多具有生长振荡环带,个别锆石显示核-边结构。WY-1样品中25颗锆石的~(206)Pb/~(238)U加权平均年龄为129.1±1.0 Ma(MSWD=0.87);WY-2样品中4颗锆石的~(206)Pb/~(238)U加权平均年龄为132.5±9.8 Ma(MSWD=5.0),两者的年龄比较接近,表明火山岩形成于133 Ma左右,属中生代早白垩世,盆地地层并非前人认为的全部属于新生代。藉此,我们认为舞阳凹陷乃至周口盆地的发育始于早白垩世或更早,是扬子–华北古板块碰撞之后秦岭造山带岩石圈伸展的结果。WY-2样品中其他13颗继承锆石或继承核的~(207)Pb/~(206)Pb年龄介于1033~2931 Ma,与华北克拉通南缘主要岩性的时代一致。火山岩中的早白垩世锆石ε_(Hf)(t)为-21.82~-19.10,t_(DM2)变化于2.39~2.56 Ga之间,与太华超群中部地层年龄和特征吻合,表明火山岩主要源自华北克拉通南缘深部早前寒武纪岩石的部分熔融作用。 相似文献
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单变量特征选择的苏北地区主要农作物遥感识别 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感识别多源特征综合和特征优选是提高遥感影像分类精度的关键技术。农作物遥感识别中,识别特征的相对单一和数量过多均会导致作物识别精度不理想。随机森林(random forests)采用分类与回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。单变量特征选择(univariate feature selection)能够对每一个待分类的特征进行测试,衡量该特征和响应变量之间的关系,根据得分舍弃不好的特征,优选得到的特征用于分类。本文基于随机森林和单变量特征选择,利用多时相光谱信息、植被指数信息、纹理信息及波段差值信息,设计多组分类实验方案,对江苏省泗洪县的高分一号(GF-1)和环境一号(HJ-1A)影像进行分类研究,旨在选择最佳的分类方案对实验区主要农作物进行识别和提取。实验结果表明:(1)多源信息综合的农作物分类精度明显高于单一的原始光谱特征分类,说明不同类型特征的引入能改善分类效果;(2)基于单变量特征选择算法的优选特征分类效果最佳,总体精度97.07%,Kappa系数0.96,表明了特征优选在降低维度的同时,也保证了较高的分类精度。随机森林和单变量特征选择结合的方法可以提高遥感影像的分类精度,为农作物的识别和提取研究提供了有效的方法。 相似文献