基于棉花黄萎病多“症状”特征的植被指数构建及病情遥感监测研究     

王姣  李志沛  张立福  黄长平 《地理与地理信息科学》2019,35(5)

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肝纤维化的中医药研究概况          下载免费PDF全文

艾丁丁  罗伟生 《应用海洋学学报》2020,36(9):188

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基于灰色关联度模型的区域滑坡敏感性评价   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

黄发明  汪洋  董志良  吴礼舟  郭子正  张泰丽 《地球科学》2019,44(2):664-676

数理统计和机器学习模型如支持向量机（support vector machine，SVM）等，在区域滑坡敏感性评价中得到广泛的应用.但这些模型的建模过程往往较复杂，如在对机器学习进行训练和测试时难以选取合理的非滑坡栅格单元，而且有较多的模型参数需要确定.为提高滑坡敏感性评价建模的效率和精度，提出基于灰色关联度的敏感性评价模型.灰色关联度模型能有效计算各比较样本与参考样本之间的定量的关联度，具有建模过程简洁和评价精度高的优点，该模型目前在区域滑坡敏感性评价中的应用还没有引起研究人员的足够关注且有待进一步拓展.拟将灰色关联度模型用于浙江省飞云江流域南田-雅梅图幅（南田地区）的滑坡敏感性评价，并将得到的评价结果与SVM模型的敏感性评价结果作对比分析.结果显示，灰色关联度模型在高和极高敏感区的滑坡预测精度优于SVM模型，而在中等敏感区的滑坡预测精度略低于SVM模型；整体而言，灰色关联度模型对整个南田地区滑坡敏感性分布的预测精度略高于SVM模型.对两个模型建模过程的对比结果显示，灰色关联度模型建模较简单，具有比SVM模型更高的建模效率，为滑坡敏感性评价提供了一种新思路.   相似文献   

基于钻进状态监测的智能工况识别          下载免费PDF全文

范海鹏  吴敏  曹卫华  赖旭芝  陈略峰  陆承达 《探矿工程》2020,47(4):106-113

钻进过程状态监测旨在实时描述钻进工况，判断运行性能优劣程度进行非优追溯，及时指导司钻人员调整作业操作,保证钻进过程安全、高效、稳定开展。钻进工况是钻进系统运行状态的反映，因此开展面向状态监测技术的钻进工况识别研究具有重要的理论和应用价值。本文针对钻进工况识别问题，基于状态监测数据，建立基于支持向量机的钻进工况识别模型，对钻进工况进行识别。综合工况识别结果，对钻进效率进行评估，并对影响钻进效率的因素进行讨论，寻找提升钻进效率的手段。最后，采用钻进现场实钻数据进行仿真实验,验证所提方法的可行性和有效性。  相似文献   

基于车载激光点云的街景立面自动提取     

耿雨馨  钟若飞  彭宝江 《地球信息科学学报》2018,20(4):480-488

街道景观图是城市规划设计和城市管理的重要参考依据,车载点云数据能够提供沿街建筑的三维点信息,精度高,覆盖范围广泛,为街景立面整治提供了新的解决方案。为此,本文提出一种适用于车载点云的街景立面的自动提取方法,提取立面点云的具体步骤为：对原始数据去噪滤波;选取非地面点构建规则格网并二值化,依据语义特征筛选出建筑物点云;用POS数据拟合直线段帮助选取参考向量与参考平面;计算点云到参考面的距离,按距离分类点云数据,并对前述步骤中未分类点另行提取,合并面点集得到以沿街建筑物立面为主的街景立面点云。为了验证这一方法的可行性和有效性,采用点云数据进行实验,实验结果表明本方法在一定程度上提高了数据处理效率,能得到较理想的结果。  相似文献   

基于深度学习理论的无人机影像分类     

阳成 《北京测绘》2020,(4):481-484

针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。  相似文献   

基于离散Gabor变换的磁暴识别     

王静  贺巍  汪伟明 《地震地磁观测与研究》2020,41(4):64-69

以地磁秒数据为研究对象，通过离散Gabor变换将时域的地磁数据转换至二维时频面，提取Gabor变换谱图的均值和方差作为特征值，使用支持向量机实现地磁正常数据与磁暴干扰数据的自动分类识别。对5个地磁台的200组地磁秒数据进行计算分析，结果表明该方法对测试样本数据的识别率可达94%。  相似文献   

基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测     

李建新  刘小生  肖钢  周文  刘仁志 《大地测量与地球动力学》2020,40(6):577-580

为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。  相似文献   

血管性痴呆中西医机制及相关危险因素研究概况          下载免费PDF全文

卓晓贵  方兴 《应用海洋学学报》2020,36(9):184

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高分一号的浮筏养殖信息提取方法     

《测绘科学》2020,(1):92-98

针对浮筏海水养殖遥感信息自动提取业务化应用难度较大的问题,该文提出一种光谱、纹理特征结合的支持向量机(SVM)算法,高效提取海水、养殖物。基于国产高分一号(GF-1)高分辨率卫星影像数据,以江苏省连云港近岸海域为研究区域,以海水、养殖物作为为分类对象,采用主成分变换筛选信息量大,较好地保留浮筏水产养殖信息的前8个主成分分量开展分类实验。实验结果表明:将纹理特征应用于浮筏养殖物信息提取方法中,可以提高养殖物分类精度,与最大似然估计、最小距离方法分类方法比较,总体分类精度提升了3%～5%。研究结果可为浮筏养殖用海遥感监测平台构建提供基础技术支持。  相似文献