Classifier ensembles for land cover mapping using multitemporal SAR imagery

SAR data are almost independent from weather conditions, and thus are well suited for mapping of seasonally changing variables such as land cover. In regard to recent and upcoming missions, multitemporal and multi-frequency approaches become even more attractive. In the present study, classifier ensembles (i.e., boosted decision tree and random forests) are applied to multi-temporal C-band SAR data, from different study sites and years. A detailed accuracy assessment shows that classifier ensembles, in particularly random forests, outperform standard approaches like a single decision tree and a conventional maximum likelihood classifier by more than 10% independently from the site and year. They reach up to almost 84% of overall accuracy in rural areas with large plots. Visual interpretation confirms the statistical accuracy assessment and reveals that also typical random noise is considerably reduced. In addition the results demonstrate that random forests are less sensitive to the number of training samples and perform well even with only a small number. Random forests are computationally highly efficient and are hence considered very well suited for land cover classifications of future multifrequency and multitemporal stacks of SAR imagery.     

CINRAD/SA(B)发射机触发器芯片级故障诊断流程

发射机触发放大器主要为调制器中SCR开关管提供放电触发脉冲,同时兼具调制组件的保护功能。发射机触发器芯片级故障诊断流程将触发器故障定位到芯片级,大大降低了触发器故障维修成本,同时为雷达测试平台中触发器故障自动诊断建模提供了技术支持。在发射机触发器信号流程基础上,依据发射机触发器关键点波形或关键点电平,通过触发器故障树图了解故障因果关系,研究出规范化的触发器芯片级故障诊断流程。列举了依据触发器芯片级故障诊断流程,修复了由于单稳态触发器无触发信号输出,导致无-200V放电触发信号的单稳态触发器故障个例。结果表明:芯片级触发器故障诊断流程可以快速定位发射机触发器故障点到最小可更换芯片。具有操作方法简洁、诊断思路清晰、操作规范,基层雷达站技术人员容易掌握的特点,可有效提高新一代天气雷达技术保障水平,保证雷达观测数据的可靠性。     

基于RS数据的黄河三角洲湿地信息提取及湿地动态变化研究

本文采用分层分类和决策树分类方法,对黄河三角洲1986、1996、2009年3个时期Land-sat-TM数据进行了处理,提取了黄河三角洲湿地信息,分析了三角洲湿地20年间的动态变化。结果表明,湿地变化整体呈先增多后减少的趋势,其中人工湿地比重不断增加,面积增加最多的是盐田湿地,减少最多的是滩涂湿地,土地盐碱化加重;采用分层提取湿地信息的方法精度达到90%,结果优于监督分类和非监督分类。     

基于GIS与SDM技术的可视化空间数据分类研究

提出将GIS与可视化空间数据挖掘技术之集成的基本框架。在此基础上,基于VisualC++6.0和Ma-pObject2.0组件技术设计和开发了一个可视化交互空间数据挖掘分类系统,系统采用决策树方法和贝叶斯网络作为数据挖掘方法的基本算法,采用训练与学习相结合实现空间数据的分类。文中用实例数据对系统性能、算法和规则有效性进行了验证。结果表明,该系统是一个适用的、可扩展的可视化交互空间数据挖掘工具,系统能够实现数据挖掘实时动态的交互控制,实现了数据挖掘过程的可视化、挖掘模型的可视化和结果的可视化显示、可视化思考、可视化分析与评价。     

Estimation of suspended sediment concentration in the Saint John River using rating curves and a machine learning approach

ABSTRACT

Sedimentation in navigable waterways and harbours is of concern for many water and port managers. One potential source of variability in sedimentation is the annual sediment load of the river that empties in the harbour. The main objective of this study was to use some of the regularly monitored hydro-meteorological variables to compare estimates of hourly suspended sediment concentration in the Saint John River using a sediment rating curve and a model tree (M5?) with different combinations of predictors. Estimated suspended sediment concentrations were multiplied by measured flows to estimate suspended sediment loads. Best results were obtained using M5? with four predictors, returning an R² of 0.72 on calibration data and an R² of 0.46 on validation data. Total load was underestimated by 1.41% for the calibration period and overestimated by 2.38% for the validation period. Overall, the model tree approach is suggested for its relative ease of implementation and constant performance.

EDITOR M.C. Acreman; ASSOCIATE EDITOR B. Touaibia     

一种面向地理信息系统的空间索引方法

空间检索技术是有交地管理和操纵空间数据的一种必要手段，本文分析了目前常用的空间检索方法在地理信息系统应用上的局限性，指出了一种基于凸多边形的空间索引技术，本文首衔介绍了目前常用的几类空间索引技术及其特点，接着讨论卫面向地理信息的空间索引技术面临的基本问题，提出了基于凸多边形的空间索引结构－CP－树，并侧重分析了其空间运算算法及时空效率，最后指出了空间索引技术所存在的问题及下一步的研究方向。     

利用决策树工具的土地利用类型遥感识别方法研究

应用决策树的理论和方法,利用遥感数据及其他相关数据和资料进行土地利用信息分类。通过研究地物光谱统计特征,讨论了通过耕地指数等归一化地类指数来增强影像地类特征、结合DEM提取土地利用信息的决策树分支点的设计方法,较好地解决了水体和建筑阴影、道路等容易混淆区域的区分问题。     

基于随机森林的盐城湿地近20年景观格局变化

掌握湿地景观分类及其动态变化能够有效监测湿地生态系统格局变化。选取江苏盐城国家级珍禽自然保护区核心区湿地,采用最大似然、CART决策树和随机森林的方法分别对该核心区进行信息提取,分析发现,随机森林方法的精确度最高（总体分类精度达91.02%,Kappa系数为0.89）。进而采用该方法针对整个江苏盐城滨海湿地进行景观信息提取,得到了1995、2006、2016年度的江苏盐城湿地景观分类（共分为6种类型）,并通过转移矩阵分析了各类型的每年度变化情况,结果发现,江苏盐城湿地面积总体呈增长趋势,主要表现在水产养殖区向浅海区不断扩张,1995—2006年期间植被、建筑区和农作物面积都有所增长,2006—2016年期间基本保持稳定。     

模糊决策树技术在化探异常提取中的应用

勘查地球化学是地质找矿的一种重要手段,而能否有效地提取地球化学异常决定了化探工作的成败。模糊决策树技术是近年来迅速发展的一种数据挖掘方法,笔者在系统总结前人研究成果的基础上提出了一种简单模糊决策树的思想来提取地球化学异常,以三江南段地区1∶20万水系沉积物测量数据为例验证了该技术在寻找多金属矿方面的可行性。结果表明:该方法提取的地球化学元素组合异常与现有矿点吻合程度好,明显优于使用元素累加和求取异常的做法。模糊决策树技术用于提取地球化学异常不仅具有理论价值,而且对三江南段地区的矿产勘查具有指导意义。     

基于梯度提升算法的岩性识别方法

传统的岩性识别方法如岩屑录井、钻井取心及测井资料解释等技术,对录井质量的依赖程度较高,识别精度与效率低,泛化能力差。随着计算机技术的迅速发展,将测井资料与计算机技术相结合开展岩性研究已成为岩性识别的有效手段。本文提出了一种基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的岩性识别方法。以苏里格气田苏东41-33区块下碳酸盐岩储层为例进行测试验证,采用该方法结合测井资料中的声波时差、自然伽马、光电吸收截面指数、密度、深侧向电阻率和补偿中子等6种参数进行岩性识别,并与KNN （K近邻分类器）、朴素贝叶斯和支持向量机等传统算法进行对比,结果表明,3种传统算法的岩性识别准确率分别为78.45%、74.43%和78.72%,基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的识别准确率分别达到了98.90%和98.72%,远高于传统算法。