基于多纹理和支持向量机的ZY-102C星HR数据分类

基于国产资源一号02C星高分辨率(high resolution,HR)影像,提取了基于变差函数、灰度共生矩阵和梯度的多纹理特征,结合光谱信息构建了基于支持向量机(support vector machine,SVM)的多源信息复合模型的图像分类方法,并与传统最大似然法和决策树法的分类结果进行了比较。研究表明,变差函数纹理和梯度纹理参与的多源复合数据有效提高了图像的分类精度,总分类精度由85.14%提高到87.43%,Kappa系数由0.82提高到0.85;绝对值变差函数为纹理最佳窗口分析提供了理论依据,基于累积步长提取的纹理特征能显著提升图像分类的精度,分类准确率提高了13.94%,Kappa系数增加了0.17;基于多源复合数据的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法能有效解决传统图像分类结果破碎的问题,比最大似然方法和决策树法的分类精度显著提高,总精度达到89.14%,Kappa系数为0.87,分别提高了6.85%和10.84%。实验表明,ZY-102C星HR数据在冬小麦信息提取中具有一定的稳定性和优势。     

基于结构模式的道路网节点匹配方法

道路网数据中微观结构的识别对于多尺度路网建模、步行导航等至关重要。复杂道路交叉口是重要的道路微观结构之一,针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,从复杂交叉口识别与化简的角度出发,提出了一种利用路段分类进行复杂道路交叉口识别与化简的方法。该方法首先通过点密度聚类的方法对道路交叉口进行定位,然后利用路段的规模、形状和属性等特征构建特征空间,将交叉口的识别作为一种区分主干路段与辅助路段的两类分类问题,利用支持向量机的方法对交叉口区域内的路段进行分类,从而完成交叉口的识别与化简。利用开放街道地图（Open Street Map）数据进行实验,结果表明,该方法能够有效地识别道路交叉口。     

基于EC细网格产品在乌鲁木齐机场低能见度预测中的释用

利用2015—2018年乌鲁木齐机场航空例行天气报告(METAR报)、ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格数值预报产品对影响能见度的主要因子进行分析,提取与低能见度相关性高的物理量作为预报因子,采用SVM方法,分别基于Poly、RBF核函数建立乌鲁木齐机场未来21 h能见度预报模型。结果表明:(1)基于预报因子区间分类的SVM模型物理意义明确,试验结果较好;以RBF为函数建立的SVM模型(SVM-RBF)预报能力更好,其训练样本预测的TS评分0.84,准确率89.20%。(2)SVM-RBF模型的检验样本中,预报准确样本的预报误差整体偏小;在漏报样本中则有能见度越低、预报误差越大的特点,模型的振荡性明显。(3)结合NCEP/NCAR再分析资料研究SVM-RBF模型对天气过程的预报表现,发现模型对于特定天气形势下引发的低能见度天气,预报误差较小且预报提前量较大。     

磁异常探测中磁场矢量导数快速计算方法

目的 针对计算磁位高阶导数常用的频率域快速傅立叶变换方法在实际应用中存在边界效应的问题,提出了分别在x和y方向上移相π/2二维余弦变换定义及其时域微分定理,推导出了磁场矢量分量的导数计算公式,并将其应用于方向解析信号的磁异常边界识别方法。通过棱柱体源磁场理论数据对比分析,验证了基于余弦变换计算磁位高阶导数的方法在不需要扩边或滤波处理、未增加额外处理数据和算法复杂度的前提下,可避免或减小边界效应,算法稳定性更好,计算结果精度更高。     

基于深部位移的蠕滑型滑坡预警指标及预警预报研究

基于边坡监测数据建立数学模型,是边坡变形和稳定性分析的重要方法。但是单一预测模型的形式和应用范围具有一定的确定性,不同模型对数据的利用程度也有所差别,往往不能充分运用已知信息,导致模型精度不高,适用性不强。针对单一预测模型存在的问题,提出一种基于熵权法的PSO-SVR-NGM优化组合模型。该模型结合高精度变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型和PSO-SVR模型,能够减小单一预测模型的误差,大幅度提高预测精度。首先通过引入变权缓冲算子λ和背景值权重系数η、κ改进无偏NGM(1,1,k,c)模型,构建新的3参数变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型。结合最大灰色关联度和最小平均相对拟合误差重新构造粒子群算法的适应度函数,利用改进的粒子群算法对提出的变权缓冲模型进行搜索寻优,确定最佳的参数组合。然后通过熵权法对改进的变权缓冲NGM(1,1,k,c)模型和PSO-SVR模型进行赋权建立优化组合模型。最后,将该组合模型应用于3个不同变形特征的边坡工程中,并与其他单一模型进行对比分析。结果表明,相对于单一模型,本文所提出的组合模型的拟合和预测误差较小,与原始位移数据的相关性较好,能够更真实地反映边坡变形规律,具有较强的工程适应性。同时组合模型的提出与发展也促进了单一模型的优化改进,为解决实际工程问题提供了良好的思路。     

长白山天池火山岩浆系统分析

针对外媒报道长白山天池火山在近2年内有可能喷发的言论,在长白山天池火山区布测了一条长度约为103 km的二维大地电磁测深观测剖面,对火山区深部电性结构进行探测研究.由于研究区内不明来源的电磁干扰非常强,对数据采用了远参考处理、Robust处理、Rhoplus分析、张量阻抗分解和基于一维层状介质电阻率与相位互算方法等先进处理技术,获取到一批在强干扰区质量较为可靠的电磁数据,利用数据计算分析了长白山天池火山区二维构造走向和感应矢量特征,采用NLCG二维反演技术对资料进行了二维反演解释,并将反演结果与前人探测结果进行了对比分析.探测结果表明:在天池火山口下方存在明显的直立型岩浆通道,岩浆通道在下方约5~8 km位置形成关闭;在火山口下方往北方向附近,在埋深位置约7 km深处存在一个明显的低阻异常体,电阻率小于10 Ωm,且与岩浆通道对接,推测其可能是地表浅部发育的岩浆囊;在长白山山门附近C07-C09号测点之间和C04-C05号测点之间,在埋深约7~17 km深处发现近直立型低阻带,低阻带与下方低阻体直接相连,推测低阻带内赋存有活动的岩浆;随着埋深的增加,从天池火山口南部约20 km位置往北方向,在埋深13~30 km之间壳内广泛发育明显的低阻异常体,推测其可能是活动的岩浆囊.反演结果与前人探测结果整体电性特征相似,但又局部不同.     

基于支持向量机回归的电阻率成像反演

以电阻率成像为应用背景,研究了在有限学习样本下,支持向量机回归在电法反演中的建模方法,对反演建模时样本划分、数据预处理、反演流程、评估指标等关键技术进行了分析,给出了一种基于交叉验证(CV)的支持向量机参数寻优方法;通过比较RBF核函数在不同的参数ε下对反演结果的影响,建立了优化的电阻率成像SVR反演模型.     

面向目标自适应三维大地电磁正演模拟

本文将面向目标的自适应算法应用于三维大地电磁数值模拟.使用基于非结构网格的矢量有限单元法对起伏地表大地电磁正演模拟问题进行求解.使用利用垂向电流密度在物性界面上的连续性对后验误差进行估算的算法指导网格优化.由于全局自适应算法针对观测点优化网格的能力较差,本文通过求解正演问题的对偶问题计算后验误差的加权系数,并对相关加权系数进行改进,从而实现了面向目标的自适应算法.与传统基于结构化网格的电磁正演算法相比,采用非结构网格能够更好地拟合起伏地表和地下不规则异常体.由于使用了面向目标的自适应算法,本文能够使用更少的网格达到较高的计算精度.通过对比本文模拟结果与半空间响应和全局自适应算法计算结果,并通过对比使用改进前和改进后加权系数得到的网格剖分结果验证了本文算法的有效性.

     

基于分层自适应部分模型的遥感图像飞机目标检测

提出一种基于分层自适应部分模型(HAPM,hierarchical adaptive part-based model)的目标检测方法,用于遥感图像的飞机目标检测。针对目前目标检测方法在子类型数目确定、模型多分辨率结构关系方面存在的不足,构造如下算法:首先构建一个扩展的Part-based Model模型;其次,分别从子类型的自适应选择、子类型的多层次建模和检测阶段加权距离变换的形变优化等方面对其进行改进;最后,HAPM算法充分考虑了模型的形变,同时结合多层次的建模思想使得目标的检测精度和算法适用性大大增强。用收集的10大国际机场的真实遥感图像数据进行实验验证,证明了算法的有效性。     

集群并发环境下大规模矢量数据负载均衡算法

为了提高集群环境下网络地理信息系统(WebGIS)大规模矢量数据的并发访问性能,提出了集群并发环境下大规模矢量数据内容网格化负载均衡算法,研究了大规模矢量数据内容网格化方法,集群并发访问时内容网格的自动识别、分析、聚合、反馈算法,实现了面向任务的负载均衡。实验表明,本算法能在大规模、高强度的矢量数据提取和显示中均衡地分发请求,使集群服务器充分发挥其优势从而获得最小的请求响应时间。