福建省古田水库地区1975—1984年人工降雨效果统计分析

本文对福建省古田水库地区1975—1984年十年人工降雨区域回归随机试验效果进行统计分析。十年共进行228次随机试验,其中催化113次,统计结果表明平均相对增雨29.49%,绝对增雨1.45mm/小时(α<0.0005)。按云型、作业云回波顶温度、自然雨强等进行了分类统计,对有利的催化条件也进行了分析。     

随机试验功效的数值分析

根据自然复随机化法对福建古田地区人工降水试验的统计功效进行数值试验,结果表明,随机交叉设计试验2—3年能以80％的检出概率检验出20—30％的增雨效果(α=0.05),区域控制设计则要试验4—5年才能检验出相应的增雨效果;区域回归随机试验中,不同的统计检验方法:双比分析、多个事件检验和双样本回归分析,其检验功效差别不大,一般不超过5％;分层统计在一定条件下能提高统计功效,如层状云降水,由于其自然变差小,区域相关性高,分层统计其功效显著提高,积状云降水的统计功效则没有改善。区域相关性是影响统计功效的重要因素。     

SHAPE与DWG数据格式转换方法及在地理国情普查中的应用

生产实际中经常需要在SHAPE数据与DWG数据之间进行格式转换,尤其是图形数据和属性数据的同步转换,但AutoCAD和ArcGIS均未提供这两种数据格式之间的转换工具,而且目前尚没有成熟的软件或工具能够进行直接转换。本文基于VC++2005平台和ObjectARX SDK开发环境,在AutoCAD 2008平台上进行了二次开发,完成了在AutoCAD平台下直接读取SHAPE数据的图形和属性,处理并保存为DWG格式,实现了图形数据和属性数据的无损转换,并在河南省第一次全国地理国情普查工作中进行了规模化应用,取得了良好的效果。     

基于随机森林特征优选的冬小麦分类方法

本文基于多时相Landsat 8 OLI数据,进行综合光谱、植被指数的特征提取与特征选择的方法研究。通过分析光谱与植被指数特征时序变化,提取最佳时相光谱,构建小麦提取特征;采用基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择算法优选特征。结果表明:利用优选特征分类时,总体精度为89.78%,小麦分类精度为98.33%;与优选前特征的分类结果相比,精度分别提高了2.96%、2.55%;基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择提高了分类精度和分类器工作效率。