基于GA-SVM封装算法的高光谱数据特征选择

封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA-SVM,并用ENVI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA-SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较不做特征选择时提高了约4%。由此可见,GA-SVM封装型特征选择算法具有较好的同时优化特征子集和SVM核函数的性能,可为当前高光谱数据的特征选择提供一个较好的算法。     

基于GANBPSO-SVM的高光谱影像特征选择方法

为了在保持对目标检测和分类分析所需信息的同时,降低高光谱影像的维度,提出了一种混合优化策略的特征选择方法。该方法将遗传算法和二进制粒子群优化算法融合成一种新的混合优化策略（GANBPSO）,自动选择最优波段组合,同时优化分类器支持向量机（RBF-SVM）的参数,以提高分类器的分类性能。为了说明所提出方法的有效性,采用了在高光谱分类中广泛使用的Indian Pines（AVIRIS 92AV3C）数据集进行测试。结果表明所提出方法（GANBPSO-SVM）能够自动选择包含最多信息的特征子集以保证分类精度,而不需要预先设置所需要的特征子集数量,本方法与传统方法相比具有更好的分类效果。     

大范围3DCM场景实时并行绘制的任务划分及策略

针对三维城市模型(3DCM)场景并行绘制的几何图元分布特性,利用动态负载平衡算法实现3DCM场景绘制任务划分和分配.给出了负载平衡性能的一种度量权,提出一种递归划分算法:即把按顺序执行的任务集,根据其子任务间潜在的并行性,划分成若干个可并发执行的任务子集,并把每个子集分配给处理机,使各处理机之间的数据通信量尽可能同步,同时兼顾各处理机之间的负载平衡,从而实现了一种新的负载平衡算法.     

基于RS-SVM模型的滑坡易发性评价因子选择方法研究

为提高滑坡易发性评价的精度和准确性,利用粗糙集理论和支持向量机模型进行滑坡易发性评价因子选择。以三峡库区秭归到巴东段为研究区,首先通过相关分析和主成分变换对初始滑坡评价因子进行筛减与合并,将剩余的评价因子分为控制因素和影响因素,采用粗糙集理论分别对其进行属性约简,生成核因子集。然后,利用核因子集对支持向量机模型进行训练和预测,得到滑坡易发性评价结果,其预测精度和曲线下面积分别为76.9%和0.939。最后,将两种传统的对所有滑坡评价因子一同进行筛选的方法用于该研究区的滑坡易发性评价,并将传统方法与该方法的评价结果进行比较,结果表明,该文所提出的滑坡评价因子选择方法的精度和准确性均优于传统方法。     

一种基于多特征的高光谱遥感图像分类方法

提出在多维特征空间中以互信息为评价指标进行特征选择,在特征子集中应用支持向量机(SVM)分类器实现图像监督分类的方法.首先提取图像的光谱、纹理和颜色特征,得到多特征的高维特征空间,然后用最大相关和最小冗余的互信息作为评价标准,用10-fold交叉验证误差率选择特征子集,最后用基于径向基函数的SVM实现图像的分类.实验表明,该方法能明显提高图像分类的精度.     

基于模糊评价模型的民用机场无人机监测系统评估方法

论文结合民用机场净空保护需求,针对无人机监测系统在民用机场的应用可行性和有效性进行定量评估。首先,深入分析了无人机监测系统的多维度评价指标,从系统的功能、性能、可靠性、安全性、可部署性5个评价维度设计了10个方面的系统特征,包括监测覆盖区域、有效探测距离、空间定位精度、俯仰精度、目标跟踪能力、即时性度量、报警提示置信程度、目标识别能力、可靠性度量、信息安全和可部署性度量等。然后,结合这10个系统评价特征,建立基于模糊集和模糊测度的综合评估模型,设计多类无人机监测设备在机场真实场景的实验验证。实验结果表明,该方法可有效度量无人机监测系统对民用机场的适用性和有效性等,对不同类型的技术具有较好的兼容性,评价结果对民用机场无人机监测系统选择具有较高的参考价值。     

南黄海辐射沙洲邻近海域表层悬浮颗粒物浓度遥感反演

利用2003年春、秋季南黄海辐射沙洲邻近海域水体表观光谱测量与同步水体取样数据,分析该海域不同季节表层水体遥感反射率光谱响应特性。结合常用水色传感器波段光谱响应模拟,建立春、秋季表层水体总悬浮颗粒物浓度(TSM)与悬浮泥沙浓度(SSC)的最适单波段、双波段(波段比值)和3波段统计反演模式。结果表明,不同季节水体上述3类算法的最优波段均不相同,欲寻求适合所有季节水体的统一反演算法,仅能选择次优波段。通过比较,3种不同反演模式中三波段模式更适于反演近岸水体悬浮颗粒物浓度。     

干旱区几类主要地物遥感的最佳波段选择

采用t检验法比较地物间光谱反射率的差异性,选取显著性差异频数较多的波长集合作为最佳遥感波段。用新疆境内十一种有代表性的干旱区地物的光谱数据作为检验对象,在两种显著性水准上制定其光谱差异性频数表。按照能区分8成以上地物的要求,并考虑适当加大光谱能量,排除大气吸收的影响,提高监测植被动态效果,选取510-610nm、620-690nm、770-930nm、950-1100nm作为干旱区几类主要地物遥感的最佳波段。检验数据的置信度在95%以上。有93%显著性差异数据的置信度达到99%。用F检验法选择波段,得到非常相近的结果,进一步证明所选波段的可靠性。     

高分辨率遥感图像厚云检测算法

针对高空间分辨率多光谱图像,设计了一种基于缨帽变换、数据正则化以及多尺度光谱分析技术的多尺度循环检测算法。实验结果表明:对于Landsat-7 ETM+图像,其检测精度与基于热波段的自动化云量估计算法相近,但优于传统的直接分类方法(最大似然分类与ISODATA分类)。由于该算法无需借助热波段及其他辅助数据,因而在实现高分辨率图像厚云掩膜的高效与高精度提取方面具有很高的应用潜力。     

面向地学应用的不确定数据聚类算法比较研究

不确定数据聚类分析已成为空间数据挖掘领域的一个研究热点。近年来,在传统划分与基于密度的聚类算法基础上,一系列不确定数据聚类算法相继被提出。虽然这些算法在地学领域的应用已经得到了广泛关注,然而其实际应用的有效性尚缺乏客观的评价。为此,选取当前具有代表性的6种算法进行实验对比分析。首先,设计40组包含预设模式的模拟数据进行测试。进而,采用亚洲气候数据集对6种方法识别气候区的能力进行比较分析,以Kppen-Geiger气候分类结果为基准对各种方法的实际应用效果进行评价。借助准确率和召回率对各种方法的聚类质量定量度量后,发现:1)对于同类型聚类算法,采用相对熵距离的算法聚类质量总体优于采用期望距离和模糊距离函数的算法;2)采用相对熵距离的划分算法聚类质量优于基于密度的算法,其中采用相对熵距离的KMedoids-KL算法的聚类质量最好。     

遗传算法和GIS结合进行空间优化决策

资源的有效利用和管理往往涉及到空间的优化配置问题。例如需要在空间上确定n个设施的最佳位置。当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得十分复杂。利用一般的brute-force搜索方法无法对涉及高维数据的问题进行求解。利用遗传算法和GIS结合来解决复杂的空间优化配置问题,具有智能的搜索方法可以大大提高空间的搜索能力。在基于进化的优化过程中,根据GIS的空间数据来计算不同解决方案 (染色体) 的适应度。针对不同的应用目的,GIS可以给出不同的适应度函数。实验表明,所提出的方法比简单的搜索方法和退火算法有更大的优越性。该方法在处理复杂的空间优化问题有更好的表现。     

Reply to Comment on ‘Marine GIS: Identification of mesoscale oceanic thermal fronts’

Geographic information service (GIService) has become popular in the last decade to develop applications for addressing global challenges. Performance is one of the most important criteria to help users select distributed online GIService for developing geospatial applications including natural hazards and emergency responses. However, performance accuracy is limited by the single-location-based evaluation mechanism while service performance is dynamic in space and time between end-users and services. We propose a spatiotemporal performance evaluation mechanism to improve the accuracy. Specially, a cloud and volunteer computing mechanism is proposed to collect performance information of globally distributed GIServices. A global spatiotemporal performance model is designed to integrate spatiotemporal dynamics for better performance evaluation for users from different regions at different times. This model is tested to support GIService selection in global spatial data infrastructures (SDIs). The experiment confirms that the proposed model provides more accurate evaluations for global users and better supports geospatial resource utilizations in SDIs than previous mechanisms. The methodology can be adopted to improve the services of other regional and global distributed operational systems.     

旅游资源格网化框架及其空间分析方法——以青岛市为例

针对当前旅游资源评价方法较为单一、更新较为缓慢、研究尺度易受区域面积影响、基于GIS的空间格网化分析方法在旅游领域研究较少等问题,提出了一套旅游资源格网化分析与评价方法。一是根据社会经济、人口数据空间化分析方法,进一步提出旅游资源的格网化概念及其构建方法,探讨了旅游资源格网化空间拟合模型、格网单元尺度的选取等方法。二是从主观旅游资源本体角度和客观旅游资源开发条件角度分别构建了基于格网化的旅游资源分析与评价方法。三是以青岛市为例构建了基于格网化的旅游资源分析与评价方法,为精细尺度下的旅游资源的空间分析与评价提供方法借鉴。     

Map-matching algorithm for large-scale low-frequency floating car data

Large-scale global positioning system (GPS) positioning information of floating cars has been recognised as a major data source for many transportation applications. Mapping large-scale low-frequency floating car data (FCD) onto the road network is very challenging for traditional map-matching (MM) algorithms developed for in-vehicle navigation. In this paper, a multi-criteria dynamic programming map-matching (MDP-MM) algorithm is proposed for online matching FCD. In the proposed MDP-MM algorithm, the MDP technique is used to minimise the number of candidate routes maintained at each GPS point, while guaranteeing to determine the best matching route. In addition, several useful techniques are developed to improve running time of the shortest path calculation in the MM process. Case studies based on real FCD demonstrate the accuracy and computational performance of the MDP-MM algorithm. Results indicated that the MDP-MM algorithm is competitive with existing algorithms in both accuracy and computational performance.     

GIS中面积偏差控制下的矢量数据压缩算法

地理信息系统对矢量数据进行处理和应用的过程中,数据压缩是一个必须解决的问题,而通常采用的两种经典曲线数据压缩法:垂距限值法和道格拉斯-普克算法,都存在线段空间偏移过大以及面积偏差不可控的问题。利用曲线空间直线拟合的方法对曲线段中心轴进行空间逼近,通过增加面积偏差限值,提出了面积偏差控制下的矢量数据压缩算法,并以上海市崇明县岛屿边界轮廓矢量为例对该算法进行了验证。试验表明该方法对于解决两种经典压缩算法线段空间偏移过大以及面积偏差不可控的问题效果明显。     

Large-scale mineral potential estimation for blind precious metal ore bodies

Conventional evaluation of quantitative mineral potential has focused on target selection at small scales. Mapping at small scales usually results in large-area targets, which may be suitable for grass-roots exploration or regional evaluation of potential. Unfortunately, the estimates in small-scale exploration are commonly associated with large uncertainties. Large-scale estimation is used for optimal in-fill drilling design and step-out drilling target selection. In-fill drilling helps to confirm ore-grade continuities and translate a portion of geological resources into minable reserves, whereas step-out target estimation is useful for finding new orebodies in the vicinity of known ore deposits. Both of these processes are necessary for mine development and production planning. A comprehensive methodology is proposed here, particularly for large-scale mineral exploration. The central information synthesizer is canonical or indicator favorability analysis. A case study is presented to demonstrate the methodology for large-scale target selection. The study involves a gold-mining district where step-out drilling targets are being sought to expand the resource base. Several drilling targets were delineated in the study region. Two of them were tested through surface sampling with positive results.     

地形湿度指数算法误差的定量评价

地形湿度指数(TWI)能够定量指示地形对土壤湿度空间分布的控制,是一种应用广泛的地形属性.目前基于栅格DEM的TWI计算方法结果各异,因此有必要对'TWI算法进行定量评价.对TWI算法通常是应用实际DEM数据进行评价.但实际DEM中存在的数据源误差会干扰对算法误差的评价.针对该问题,本文介绍了一种用不含数据源误差的人造...     

Integration of genetic algorithms and GIS for optimal location search

Optimal location search is frequently required in many urban applications for siting one or more facilities. However, the search may become very complex when it involves multiple sites, various constraints and multiple‐objectives. The exhaustive blind (brute‐force) search with high‐dimensional spatial data is infeasible in solving optimization problems because of a huge combinatorial solution space. Intelligent search algorithms can help to improve the performance of spatial search. This study will demonstrate that genetic algorithms can be used with Geographical Information systems (GIS) to effectively solve the spatial decision problems for optimally sitting n sites of a facility. Detailed population and transportation data from GIS are used to facilitate the calculation of fitness functions. Multiple planning objectives are also incorporated in the GA program. Experiments indicate that the proposed method has much better performance than simulated annealing and GIS neighborhood search methods. The GA method is very convenient in finding the solution with the highest utility value.     

空间多维经济统计数据的降维方法——以四川省经济统计数据为例

经济统计信息往往包含多维属性,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间来实现多维信息可视化,这有助于研究其内在空间分布规律。在评价线性方法 (PCA)、非线性方法 (NLM和SOFM),以及监督分类方法 (SVM)等四种降维方法的基础上,以2007年四川省区县尺度为研究单元,运用不同分类方法针对区县社会经济发展现状进行聚类(分类)处理,并对成果的差异性展开了深入讨论,主要结论如下:PCA虽然能在整体上揭示经济发展趋势,但结果与实际情况差异较大;NLM能很好地展现出四川经济发展的区域态势和核心区域,准确反映了四川经济发展现状;SOFM的分类结果与发展现状较吻合,但局部地区存在一定的错分情况,且不能进行类内目标的比较;SVM是监督分类,需要已知样本来训练分类过程,在样本的选择上存在较大的主观性,且最优参数的搜索过程较为复杂。本文对几种降维方法的比较,并在经济统计领域中的应用,可以为相关的空间多维信息降维研究提供参考。