基于Sentinel-2A的红树林提取机器学习方法比较

红树林和生态环境保护、生态平衡和生物多样性息息相关。使用Sentinel-2A数据获取海南省东寨港红树林保护区的遥感影像,对数据进行预处理,提取光谱特征、纹理特征和湿度特征,基于K近邻（K-nearest neighbor,KNN）、随机森林（random forest,RF）、决策树、支持向量机（support vector machine,SVM）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）方法,通过多次实验提取出海南省东寨港红树林区域,并探讨了机器学习方法中不同类型分类器在提取红树林过程中的优缺点。结果表明：(1)Sentinel-2A的Band8A、Band11、Band12波段组合能够较好突出红树林特征,结合湿度特征和纹理特征可以提高红树林的分类精度;(2)基于机器学习方法能够准确提取红树林区域,其中,SVM分类精度最高,达到92.31%,BPNN、RF分类精度分别为88.46%、90.38%,Kappa系数表明分类结果具有良好的一致性;(3)比较不同机器学习方法对红树林的分类效果,发现SVM和BPNN等非线性方法能提取出更准...     

云下遥感地表温度重构方法研究

地表温度是研究地-气之间水热平衡的重要参数,对地表温度的全天候获取具有重要意义.热红外遥感可以获得较高分辨率空间全覆盖的地表温度产品,但是有云地区数据缺失问题制约了地表温度遥感产品的全天候应用.文章发展了2种对云下缺失的地表温度进行重构的方法,方法1是借助地表温度同化数据集发展了一种时空匹配的数据融合方法,方法2是将当...     

差分法计算地震动旋转分量

旋转地震学是一门研究由地震、爆破以及工程振动等引起的地球介质运动的新兴学科.旋转运动的研究由来已久,但是由于缺少高精度的旋转分量地震仪,所以旋转运动的研究大多仅限于理论方面.差分法作为利用平动分量获取旋转分量的一种计算方法,在理论研究方面较为成熟,但是缺乏实际数据的验证.通过在对旋转运动研究现状充分调研的基础上,利用模...     

网络众源地理信息获取与整合方法研究

随着互联网快速发展和大数据时代的来临,Web数据量快速增长,如何有效并快速地从互联网上获取到用户自身需要的信息是亟待解决的问题.在深入分析互联网地理信息数据传输方式、组织结构、数据格式等方面特点的基础上,以获取房产数据为例,研究总结出一条较为全面的技术路线,从获取规则设计、互联网信息获取、解析地理信息、数据整合4个方面...     

4种再分析月降水数据在内蒙古地区的适用性分析

利用1981—2020年气象台站的实测降水数据,对CRA40、ERA5、JRA55和MERRA2这4种再分析月降水数据在内蒙古地区的降水分布特征,与实测降水的相关性和误差进行分析。结果表明：(1)内蒙古地区4种再分析降水数据的空间分布与台站降水基本一致,误差分析表明CRA40与MERRA2的数据质量较高,ERA5次之,而JRA55数据质量相对较差。(2)CRA40和MERRA2在1983—1986年存在明显的降水低估,ERA5在2005年之后的内蒙古中东部出现明显的降水低估,JRA55在115°E以东存在明显降水高估,在115°E以西则以降水低估为主。(3)4种再分析月降水数据的年内最大均方根误差和绝对误差均集中在6—8月,与台站降水相关系数的年内最小值均出现在7月,内蒙古夏季汛期是再分析降水误差产生的主要时段。     

数据湖技术在气象卫星资料业务共享中的应用

文章依托大数据云平台“天擎”系统的共享网络存储(Network Attached Storage,以下简称“NAS”),通过省级气象通信系统的文件分发策略,将气象卫星广播数据迁移到共享NAS上进行统一存储。基于B/S系统构架在贵州省搭建气象数据湖集群,实现对“天擎”系统共享NAS存储权限的统一管理。数据湖提供了前端图形界面对目录权限和账户权限统一管理,一方面规范了数据访问权限,保障数据和账户的安全性;另一方面解决了因数据反复迁移、多处存储而造成的资源浪费,符合气象业务的发展需求。     

DNQ3型能见度仪故障分析及校准方法研究

为有效提高国家地面气象观测站能见度仪观测数据准确性和设备运行稳定性,对能见度仪开展日常维护、核查校准、数据质控和故障修复等工作显得尤为重要。该文通过对DNQ3型前向散射能见度仪硬件结构和基本工作原理的介绍,以及对一些典型故障进行分析,总结出能见度仪的检测维修流程,归纳了对应的故障解决措施,凝练出该型能见度仪的核查校准和疑误数据质控方法,为一线业务人员开展能见度仪常规维护、故障排查、运行监控等提供借鉴。     

基于数据驱动的无人机编队最优控制算法设计

无人机编队具有广泛的应用价值和发展前景,然而,无人机动力学模型的非线性和耦合性,以及实际应用中的不确定性限制了其应用。为了解决模型不精确问题,提出了一种数据驱动的自适应动态编程（ADP）最优编队控制器设计方法。该方法结合了分布式一致性和线性二次方相关理论。首先,通过建立虚拟领航–跟随者模型,可以将四旋翼无人机的复杂非线性动力学模型简化为4个线性子系统,并解耦它们的相互影响;接下来,针对每个子系统设计编队控制器;随后应用李雅普诺夫理论对算法进行稳定性分析;最后通过仿真,验证了所提算法的稳定性和有效性。     

集合数据同化方法的发展与应用概述

集合数据同化方法具有简洁概念化的公式和应用起来相对容易等优点,因此,它们获得了普及性的应用;近10年来集合数据同化方法已经得到了快速的发展。综述了包括集合卡尔曼滤波(EnKF,Ensemble Kalman Filter)、集合卡尔曼平滑(EnKS,Ensemble Kalman Smoother)、集合方均根滤波(EnSRF,Ensemble Square-Root Filter)和减秩卡尔曼滤波(SEEK,Singular Evolutive Extended Kalman Filter)等集合数据同化方法的研究进展状况。通过与其它数据同化方法的对比,总结出了这些方法的特点,探讨了我国在集合数据同化方法研究中存在的问题并展望了该方法的研究和应用前景。     

基于MODIS数据的湖北省地级以上城市城区地表温度变化分析

基于MODIS数据,以湖北省地级以上城市城区为研究对象,通过对湖北省13个地级以上城市城区边界矢量数据与地表温度因子进行套合处理,采用叠置分析方法对2000、2015、2017年湖北省地级以上城市城区的地表温度进行统计,并分析城镇化建设对城区地表温度产生的影响。