Study of Star/Galaxy Classification Based on the XGBoost Algorithm

Machine learning has achieved great success in many areas today. The lifting algorithm has a strong ability to adapt to various scenarios with a high accuracy, and has played a great role in many fields. But in astronomy, the application of lifting algorithms is still rare. In response to the low classification accuracy of the dark star/galaxy source set in the Sloan Digital Sky Survey (SDSS), a new research result of machine learning, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), has been introduced. The complete photometric data set is obtained from the SDSS-DR7, and divided into a bright source set and a dark source set according to the star magnitude. Firstly, the ten-fold cross-validation method is used for the bright source set and the dark source set respectively, and the XGBoost algorithm is used to establish the star/galaxy classification model. Then, the grid search and other methods are used to adjust the XGBoost parameters. Finally, based on the galaxy classification accuracy and other indicators, the classification results are analyzed, by comparing with the models of function tree (FT), Adaptive boosting (Adaboost), Random Forest (RF), Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), Stacked Denoising AutoEncoders (SDAE), and Deep Belief Nets (DBN). The experimental results show that, the XGBoost improves the classification accuracy of galaxies in the dark source classification by nearly 10% as compared to the function tree algorithm, and improves the classification accuracy of sources with the darkest magnitudes in the dark source set by nearly 5% as compared to the function tree algorithm. Compared with other traditional machine learning algorithms and deep neural networks, the XGBoost also has different degrees of improvement.     

Research on the Methods of Performance Monitoring and Evaluation for Active Hydrogen Maserstwo

Active hydrogen maser is the main frequency standard for establishing and maintaining the time scale. It has the characteristics of high short-term stability and low phase noise. At present, it plays an increasingly important role in the international atomic time (TAI) and various local time scales. Firstly, in combination with the internal state parameters of an active hydrogen maser, the correlation between the internal state parameters and the comparison data of a hydrogen maser is analyzed, and a method for the performance monitoring of a hydrogen maser is proposed. Secondly, according to the characteristics of hydrogen maser performance, a method for evaluating the performance of a hydrogen maser is given. The hydrogen maser performance includes mainly two aspects, namely the frequency stability and predictability. The performances of two types of active hydrogen masers (CH1-75 and MHM-2010) are evaluated by this method. The correlation analysis of the atomic clock state parameters and comparison data shows that the state parameter monitoring can effectively predict the variation of the hydrogen maser performance. The evaluation results of atomic clock frequency stability and predictability show that the atomic clock with a higher medium-and-long term frequency stability has a better predictability. There are two methods for the predictability evaluation, one is based on the data published by BIPM (Bureau International des Poids et Measures), and another one is based on the quadratic model. Both methods are consistent with the weights published by BIPM. Therefore, the two methods can be used as a quantitative method to evaluate the predictability of a hydrogen maser.     

机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨

结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,为同类项目的设计与实施提供参考。     

FME和VSFTP相结合的不动产数据模式探讨

以实际项目应用为例,阐述了一种FME和VSFTP相结合的不动产数据整合作业模式。该模式通过团队协作,快速迭代更新数据,具有工作效率较高、工作进度可控、数据质量较好的特点,为不动产数据质量相对较差的地区提供了一套可行的数据整合工作模式,该模式也可推广应用到三调内业数据处理。     

顾及空间非平稳特征的遥感干旱监测

遥感技术具备实时快速、时空连续、广覆盖尺度等独特优势,在全球气候恶化大背景下,利用遥感干旱监测方法相比于传统地面监测手段,能够提供实时、准确、稳定的旱情信息,辅助科学决策。目前常用遥感旱情监测方法大多依赖全域性数学模型建模,假定了旱情模式的空间平稳特性,因而难以准确反映旱情模式的局部差异特征。本文提出利用地理加权回归模型GWR (Geographically Weighted Regression),考虑旱情模式的空间非平稳特性,综合多种遥感地面旱情监测指数,以实现传统全域旱情监测模型的局部优化。以美国大陆为研究区,监测2002年—2011年共10年的旱情状态。研究表明,GWR模型能够提供空间变化的局部最佳估计模型参数,监测结果更加吻合标准美国旱情监测USDM (U.S Drought Monitor)验证数据,且与地面实测值的最高相关系数R达到0.8552,均方根误差RMSE达到0.972,显著优于其他遥感旱情监测模型。GWR模型具备空间非平稳探测优势,实现了旱情模式的局部精细探测,能够显著提升遥感旱情监测精度,具备较好的应用前景。     

Cesium框架多源电子地图瓦片数据混搭方案设计

针对现有的商业地理信息系统平台难以灵活整合多源影像数据融合使用的问题,深入研究Cesium平台下多种数据源的空间参考差异和瓦片组织规则,针对不同空间参考的瓦片数据源进行混搭设计,提出基于Cesium的多源本地瓦片数据静态和动态加载方案。实验结果表明,单一瓦片数据源加载方案、静态和动态多源瓦片混搭方案的展示效果较好;静态瓦片混搭方案在加载不同空间参考瓦片数据时容易造成变形;动态多源、多空间参考瓦片混搭方案能有效克服变形问题且展示效果佳。本文实现了在开源GIS平台下的多源影像数据的融合使用,为地理信息系统与遥感类项目应用提供了一个低成本、高灵活性的解决方案,具有较为明显的实际应用价值。     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

DMSP/OLS夜间灯光数据的四川省GDP空间化分析

针对DMSP/OLS夜间灯光数据模拟省级格网GDP问题,该文选取2000、2006以及2010年DMSP/OLS稳定夜间灯光数据、辐射定标夜间灯光数据和四川省第二、三产业社会经济GDP数据,运用相关性分析、对比分析以及回归分析的方法,模拟出四川省GDP空间化密度图并分析与高程之间的关系。结果表明:在省级范围内,GDP与辐射定标灯光数据的相关性明显高于与稳定灯光数据的相关性,且前者的灯光指数CNLI与GDP相关性最高;运用3年的辐射定标灯光数据模拟得到四川省GDP密度图与GDP统计数据的拟合精度均达到0.99以上;2000-2010年四川省GDP呈现由成都市向四周不断扩张的趋势并随高程变化显著,四川省GDP高值区主要集中在高程1 000m以下的成都平原及周边区域,西部高原和山地地区GDP值较低。     

鲁东南新石器遗址时空格局与自然环境的关系

针对史前文化遗址的时空间分布进行研究以进一步分析环境变化对人类聚居地带来的影响,对发现和保护历史文化遗址具有重要的意义。该文运用GIS空间分析方法对鲁东南地区史前遗址的时空分布特征进行分析,并结合区域地形地貌等条件分析遗址与自然环境条件的关系。结果表明:遗址点主要分布在高程50~200m、坡度0~6°、坡向朝南且距离河流200~2100m的范围内;且遗址点的分布呈现一定的聚集性,不同时期人类活动聚集中心存在迁移现象。由此得出古代人类倾向于选择海拔高度低,坡度小,向阳且靠近水源的地方聚居,且不同时期农业经济类型和社会的发展程度一定程度的影响了人类活动中心的位置分布。探究了鲁东南地区3个时期遗址时空分布和自然环境之间的关系,分析了不同时期人类活动中心的聚散特征。     

利用夜间灯光数据的城市群格局变化分析

针对传统的统计数据具有行政单元统计约束的缺点、DMSP/OLS夜间灯光数据存在分辨率低、像元辐射值饱和的问题,该文使用NPP/VIIRS夜间灯光数据、城区边界、列车时刻表、百度地图API等数据,通过空间统计、标准差椭圆、位序-规模分布、空间联系测度研究中国九大城市群2012与2017年的空间格局变化。结果表明:长三角、珠三角、京津冀城市群的灯光总量和平均灯光均位于前列;长三角、珠三角、成渝、哈长、关中平原城市群灯光变分散,京津冀、长江中游、中原、北部湾城市群灯光变集中,成渝城市群夜间灯光重心移动最大,向重庆方向移动;长江中游城市群接近捷夫分布,中原城市群为序列分布,其他城市群为首位分布;长三角、珠三角、京津冀城市群的总体联系强度最高,各城市群边缘中小城市与核心城市空间联系较弱。