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1.
机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量(Soil Salt Content, SSC)较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下:首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和格网搜索算法(Grid Search, GS)同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型(AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR)。结果表明:① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R2/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词:盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析  相似文献   
2.
针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4 a GPS/PWV时间序列的特征提取问题,提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解(PEEMD)与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先,在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析,建立GPS/PWV时间序列特征提取模型;然后,将所提出的方法应用于TNML测站4 a的GPS/PWV长时间序列和7 d的GPS/PWV短时间序列分析中,并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明,该特征提取方法能准确有效地提取出 GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量,滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致,且提取的特征分量与原始信号更加吻合。  相似文献   
3.
针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明:①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势,年平均沉降速率相关性达到了0.959,具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比,该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm,说明了该方法的有效性。  相似文献   
4.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。  相似文献   
5.
对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。  相似文献   
6.
杨庆光  柳雄  刘杰  何杰  梁凌川  陈斌 《岩土力学》2020,41(10):3317-3325
为了解决无法采用已注浆锚索进行抗拔试验问题,基于界面脱黏剪切模型,利用荷载传递和弹性变形理论,考虑锚索锚固段与自由段长度比Lb /La的影响,建立了采用自由段已注浆锚索抗拔试验结果评价锚索抗拔性能的方法。结果表明:自由段注浆对锚索抗拔力有较大幅度的提高,尤其是当界面剪切阶段由弹性向脱黏过渡时,提高比例快速增加,并在脱黏后逐渐趋于稳定。其次,锚索自由段与锚固段交界面处剪切位移和轴力最大,并向两端逐渐降低。随着拉拔力的提高,界面剪切位移和轴力都不断增大,同时向锚索两端的衰减速度也加快。此外,弹性阶段时剪应力曲线为山峰型,而脱黏阶段为马鞍型,并随抗拔力的提高,马鞍开口逐渐扩大。最后,锚固段与自由段长度比Lb /La对锚索极限抗拔力的影响较小,其极限抗拔力折减系数?Q取值介于0.81~0.83之间,且Lb /La =2.5时,?Q计算值仅比实测结果小6.02%,验证了本文方法的可行性。  相似文献   
7.
利用1964-2015年气象观测资料对河北廊坊冰雹天气的时空分布特征进行分析,并利用MICAPS资料、北京探空资料及多普勒雷达资料研究了廊坊冰雹日的天气形势、物理量特性及雷达回波特征。结果表明:廊坊冰雹日数整体呈下降趋势,20世纪80年代末至90年代初降雹达到高峰期。冰雹天气主要发生在1519时,多持续1~5 min。廊坊冰雹有明显的地域特征,西北部较多。降雹日500 hPa环流形势有4类,并对应3种地面形势。对预报冰雹天气有指导意义的物理量参数阈值为:冰雹开始前对流层中下层存在逆温层或等温层;对流参数SI指数或LI指数<0,中低层假相当位温随高度减小;0 ℃层高度多为3050~4702 gpm,-20 ℃层高度多为5996~8332 gpm,850 hPa与500 hPa温差为27~32 ℃,低层有大的垂直风切变,近地面925 hPa垂直风切变为5.5~15.0 m·s-1·km-1。此外,廊坊冰雹云回波有块状单体和飑线两种结构,回波中心强度普遍大于60 dBz,垂直结构上均有悬垂回波,速度场为逆风区或旋转速度>12 m·s-1的弱切变,VIL普遍大于35 kg·m-2,ET普遍大于11 km。  相似文献   
8.
丁国香  刘安平  杨彬  姚叶青 《气象科技》2018,46(6):1287-1290
利用2004—2016年黄山气象站逐日、逐时地面气象观测资料分析了雾凇的时间分布特征及气象条件。结果表明:(1)黄山年平均雾凇日61.6d,年份之间差异明显;雾凇初日主要在11月,终日主要在3—4月;连续雾凇日数多在3~4d,占40%,各年均出现了连续雾凇日数≥10d的情况。(2)雾凇出现在10月至次年4月,其中12月至次年3月雾凇日数占89.8%;月平均雾凇日数与月平均气温呈显著负相关。雾凇还存在一定的日变化,08:00—09:00最多,18:00最少。(3)逐日资料统计表明,适宜雾凇出现的气象条件是雾日且日平均气温在-8~2℃之间、平均相对湿度≥80%、平均风速2~9m/s。(4)逐时资料统计表明,雾凇的形成主要受气温影响,雾凇形成前需7h以上的累计低温(≤0℃),适宜雾凇形成的气象条件是有雾且气温在-6~1℃之间,湿度≥95%,风速2~11m/s,较好地反映了雾凇形成的临界气象条件。  相似文献   
9.
面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵敏  赵银娣 《遥感学报》2018,22(1):119-131
变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。  相似文献   
10.
跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生。对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变形水平位移预测,并与基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测结果以及实测数据进行对比分析。结果表明,基于RBF神经网络建立的混沌时间序列预测模型的预测结果比基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测模型的预测结果要好,且短期预测效果好。  相似文献   
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