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本研究将地物高光谱遥感技术应用于室内实验,从而得到小球藻和铜绿微囊藻的高光谱特征.通过多种半经验方法,如单波段、波段比值和微分法,建立了两藻种最优的Chl-a高光谱定量模型,并与室外情况进行了对比.结果表明:小球藻的最优定量模型为Chl-a=174.6 1138292(R703) 2.3(109[(R703)]2(p<0.01),相应的方法适宜性为:一阶微分法>单波段法>波段比值法;铜绿微囊藻的最优定量模型为Chl-a=5299164(R757)1.9773(p<0.01),相应的方法适宜性为:单波段法>波段比值法>一阶微分法;从高光谱特征来看,小球藻在540 nm和700 nm附近存在明显的特征波峰,其位置随Chl-a浓度增大而向长波方向偏离,铜绿微囊藻在530 nm、660 nm和700 nm附近存在3个较强的特征波峰,在610 nm和680 nm附近存在明显的波谷;与以往室外研究不同的是铜绿微囊藻的反射率在400-500 nm之间的R值并不低,是因为没有非藻类颗粒物的影响,总吸收明显降低. 相似文献
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Landslide susceptibility modeling based on ANFIS with teaching-learning-based optimization and Satin bowerbird optimizer 总被引:1,自引:0,他引:1
As threats of landslide hazards have become gradually more severe in recent decades,studies on landslide prevention and mitigation have attracted widespread attention in relevant domains.A hot research topic has been the ability to predict landslide susceptibility,which can be used to design schemes of land exploitation and urban development in mountainous areas.In this study,the teaching-learning-based optimization(TLBO)and satin bowerbird optimizer(SBO)algorithms were applied to optimize the adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)model for landslide susceptibility mapping.In the study area,152 landslides were identified and randomly divided into two groups as training(70%)and validation(30%)dataset.Additionally,a total of fifteen landslide influencing factors were selected.The relative importance and weights of various influencing factors were determined using the step-wise weight assessment ratio analysis(SWARA)method.Finally,the comprehensive performance of the two models was validated and compared using various indexes,such as the root mean square error(RMSE),processing time,convergence,and area under receiver operating characteristic curves(AUROC).The results demonstrated that the AUROC values of the ANFIS,ANFIS-TLBO and ANFIS-SBO models with the training data were 0.808,0.785 and 0.755,respectively.In terms of the validation dataset,the ANFISSBO model exhibited a higher AUROC value of 0.781,while the AUROC value of the ANFIS-TLBO and ANFIS models were 0.749 and 0.681,respectively.Moreover,the ANFIS-SBO model showed lower RMSE values for the validation dataset,indicating that the SBO algorithm had a better optimization capability.Meanwhile,the processing time and convergence of the ANFIS-SBO model were far superior to those of the ANFIS-TLBO model.Therefore,both the ensemble models proposed in this paper can generate adequate results,and the ANFIS-SBO model is recommended as the more suitable model for landslide susceptibility assessment in the study area considered due to its excellent accuracy and efficiency. 相似文献
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基于分布式检测与决策融合的海底油气管线检漏 总被引:3,自引:0,他引:3
利用多传感器的信息融合思想,提出分布式检测与决策融合方法进行长距离海底管线泄漏监测。试验水管和天然气/凝析油管线现场数据分析表明此算法不仅降低了误报警概率,且对流体在输送过程中动态变化具有稳健性。 相似文献
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当测区噪声很强,采用组合震源工作仍然不能满足信噪比要求时,为进一步提高地震勘探信噪比,引入能形成定向地震波的相控震源.针对水平层状介质模型,对组合震源、相控震源地震进行了数值模拟,并定量计算了采用4,8,15,20单元的组合与相控震源地震数据的信噪比,同组合地震相比,相控地震使来自不同反射层的反射波信号的信噪比平均提高了154~990 dB.结果表明,相控震源地震得到的反射波信号信噪比高于组合地震,并且随着激震器数目增加,相控震源合成地震记录中的反射波地震数据信噪比明显提高. 相似文献