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861.
Rachel Whitsed Lisa T. Smallbone 《International journal of geographical information science》2017,31(4):717-737
Cellular automata (CA) models are commonly used to model vegetation dynamics, with the genetic algorithm (GA) being one method of calibration. This article investigates different GA settings, as well as the combination of a GA with a local optimiser to improve the calibration effort. The case study is a pattern-calibrated CA to model vegetation regrowth in central Victoria, Australia. We tested 16 GA models, varying population size, mutation rate, and level of allowable mutation. We also investigated the effect of applying a local optimiser, the Nelder?Mead Downhill Simplex (NMDS) at GA convergence. We found that using a decreasing mutation rate can reduce computational cost while avoiding premature GA convergence, while increasing population size does not make the GA more efficient. The hybrid GA-NMDS can also reduce computational cost compared to a GA alone, while also improving the calibration metric. We conclude that careful consideration of GA settings, including population size and mutation rate, and in particular the addition of a local optimiser, can positively impact the efficiency and success of the GA algorithm, which can in turn lead to improved simulations using a well-calibrated CA model. 相似文献
862.
Bangrong Shu Martha M. Bakker Honghui Zhang Yongle Li Wei Qin Gerrit J. Carsjens 《International journal of geographical information science》2017,31(7):1314-1333
Simulation models based on cellular automata (CA) are widely used for understanding and simulating complex urban expansion process. Among these models, logistic CA (LCA) is commonly adopted. However, the performance of LCA models is often limited because the fixed coefficients obtained from binary logistic regression do not reflect the spatiotemporal heterogeneity of transition rules. Therefore, we propose a variable weights LCA (VW-LCA) model with dynamic transition rules. The regression coefficients in this VW-LCA model are based on VW by incorporating a genetic algorithm in a conventional LCA. The VW-LCA model and the conventional LCA model were both used to simulate urban expansion in Nanjing, China. The models were calibrated with data for the period 2000–2007 and validated for the period 2007–2013. The results showed that the VW-LCA model performed better than the LCA model in terms of both visual inspection and key indicators. For example, kappa, accuracy of urban land and figure of merit for the simulation results of 2013 increased by 3.26%, 2.96% and 4.44%, respectively. The VW-LCA model performs relatively better compared with other improved LCA models that are suggested in literature. 相似文献
863.
格陵兰岛的冰盖对全球气候有着极为重要的意义,冰盖的冻融情况可直观展示北极地区的气候变化状况。利用我国FY-3气象卫星的微波成像仪(Microwave Radiation Imager,MWRI)数据,基于增加干湿雪差异性的交叉极化比率(Cross-Polarized Gradient Ratio,XPGR)算法,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的超平面进行格陵兰岛冰盖表面冻融探测,与已有的阈值方法相比,理论上精度较高。与微波辐射计(Special Sensor Microwave Image,SSM/I)(阈值为–0.025)的数据结果进行对比验证,结果表明:XPGR结合SVM的格陵兰岛冰盖表面冻融探测方法是可行的。 相似文献
864.
协同模型与遗传算法的集成 总被引:4,自引:4,他引:4
郑肇葆 《武汉大学学报(信息科学版)》2001,26(5):381-386
提出协同模型中蚁群算法和遗传算法集成的方案,用于生成纹理分类的模板。介绍了蚁群算法的原理和集成方案的实施步骤,以及在搜索最优解过程中蚁群移动方向的决策方法。为了验证集成方案的正确性,对航空影像的居民地、灌木、水田、山地、旱地5种目标进行了识别试验,并与仅使用遗传算法的结果进行了比较。试验结果表明,该集成方案的识别效果有明显的提高。 相似文献
865.
高光谱遥感积雪制图算法及验证 总被引:8,自引:0,他引:8
雪盖面积是高山地区和季节雪盖区水文和气象模型的重要输入因子。机载和星载遥感数据提取的雪盖面积是融雪径流模型的重要组成部分。对应不同传感器件的光谱特征,多种分类方法被相继提出。但是,缺乏相对独立的验证手段来评价各种分类方法,其主要原因是缺乏地面真实状态。针对该现状,本研究利用高光谱图像的细分光谱特征,建立高光谱影像及其对应“地面真相”的像对数据库来发展和验证积雪制图算法,并展示MODIS积雪制图算法验证和ASTER混合像元分解雪盖制图算法研究的应用实例。 相似文献
866.
约束最小二乘问题的几个算法 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了具有线性等式与不等式最小二乘问题及等式约束带权最小二乘问题 ,运用矩阵Householder正交分解及有效约束集法等技巧 ,分别给出了几个有效实用的算法 ,最后进行了数值检验。 相似文献
867.
图像重建的射线交切反投影法 总被引:1,自引:0,他引:1
周海南 《CT理论与应用研究》1992,(3)
本文详述了一种快速图像重建方法——射线交切反投影法。它吸取了代数重建算法的某些长处,但无迭代计算,简单实用,对于野外作业使用更显得方便,利用此方法,重建了实测的电磁波吸收系数图像,它比传统的阴影交汇法有更好的分辨率。 相似文献
868.
在Isodata、Isomix等方法的基础上,笔者提出一个新的非监督模式识别方法即Isokid算法,该法还吸取了Cora-3、Hamming等监督模式识别方法的一些特点,使它具有很多优点:(1) 简化了初始聚类中心的计算;(2) 利用信息量计算法给特征加权;(3) 采用了删除特征试验;(4) 适用于多类分类识别。本文以广东花岗岩型铀矿床的识别预测和对赣中南产铀、产钨岩体的识别为例,介绍了本方法的使用情况和特点。结果表明,本方法识别结果可靠稳定,是目前模式识别中较好的方法,除应用于地质找矿外,还可应用于其它领域。 相似文献
869.
M. E. Thompson T. N. Kaseke 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》1995,9(1):33-47
Many stochastic process models for environmental data sets assume a process of relatively simple structure which is in some sense partially observed. That is, there is an underlying process (Xn, n 0) or (Xt, t 0) for which the parameters are of interest and physically meaningful, and an observable process (Yn, n 0) or (Yt, t 0) which depends on the X process but not otherwise on those parameters. Examples are wide ranging: the Y process may be the X process with missing observations; the Y process may be the X process observed with a noise component; the X process might constitute a random environment for the Y process, as with hidden Markov models; the Y process might be a lower dimensional function or reduction of the X process. In principle, maximum likelihood estimation for the X process parameters can be carried out by some form of the EM algorithm applied to the Y process data. In the paper we review some current methods for exact and approximate maximum likelihood estimation. We illustrate some of the issues by considering how to estimate the parameters of a stochastic Nash cascade model for runoff. In the case of k reservoirs, the outputs of these reservoirs form a k dimensional vector Markov process, of which only the kth coordinate process is observed, usually at a discrete sample of time points. 相似文献
870.