集成Sentinel 1/2卫星影像的哈尼湿地森林沼泽制图研究

森林沼泽作为独特的湿地类型,对区域碳循环和生物多样性保护具有重要作用。以吉林省哈尼湿地为研究对象,集成应用Sentinel-1雷达和Sentinel-2多光谱影像,充分挖掘Sentinel-1多极化波段特征和Sentinel-2红边指数对森林沼泽遥感识别的潜力,应用随机森林方法实现哈尼湿地森林沼泽分布信息的提取。结果表明:当森林沼泽信息提取最优决策树数目为1200,融合Sentinel-1 VV与VH后向散射系数雷达波段特征与Sentinel-2红边波段特征能显著提高森林沼泽分布信息的提取精度,保护区森林沼泽信息提取总体精度与Kappa系数分别高达89%、0.85,提取质量相对较高。哈尼湿地景观类型多样化,天然湿地、人工湿地与非湿地景观类型并存。在天然湿地类型中,森林沼泽面积最大,为27.1 km^(2),占保护区总面积的11.2%;河流面积最小,为0.7 km^(2),占保护区总面积的0.3%。森林沼泽提取方法为哈尼湿地的可持续管理提供数据支持,也为其他地区森林沼泽制图提供案例指导。     

渤海湾盆地新生代沉降特征及其动力学机制探讨

综合分析了渤海湾盆地新生代以来断裂发育的分布规律,以及伸展量和沉积沉降随时间和空间的变化规律,并结合现今的深部结构特征,试图揭示盆地新生代沉降的地球动力学机制。发现在断陷阶段,断裂发育在时间和空间上控制了沉积沉降中心的迁移;坳陷阶段后期,在断裂作用非常弱的情况下,以渤中坳陷为中心,出现裂后加速沉降现象,并逐渐波及到相邻坳陷。断陷阶段的断裂发育和沉积沉降主要受板块运动形成应力场的控制,其沉降是岩石圈水平伸展和岩石圈垂向热减薄耦合作用的结果;而裂后加速沉降可能是岩石圈垂向密度突然变化及其后迅速热衰减造成的。     

基于粒子群优化和随机森林的最优含水率与最大干密度的预测模型

土体压实可以通过外力迫使土颗粒压密来增大土体密实度,从而改善土体的力学性能.因此,土体压实参数的确定对于土工结构有着重要影响.本文采用基于粒子群优化的随机森林模型对最优含水率(wopt)和最大干密度(ρdmax)进行了预测.首先,利用灰色关联度算法计算最优含水率和最大干密度与特征变量(含砾量,砂含量,细粉含量,液限,塑...     

鄂尔多斯盆地低信噪比复杂地区检波器组合方法分析

在鄂尔多斯盆地西北部,低信噪比复杂地区存在严重的随机干扰,这导致该区地震资料信噪比很低。在不提高覆盖次数情况下,针对该区造成地震资料信噪比低的严重随机干扰问题,开展检波器组合压制随机干扰的方法研究。研究了随机干扰对动静校正量准确求取的影响,检波器组合对干扰波的压制作用,组内高差和组合基距对地震采集资料高频的影响,对比分析检波器组内距对随机干扰的衰减效果。研究结果表明:在盆地低信噪比复杂地区,野外检波器组合重点压制严重的随机干扰波,提高地震资料信噪比;小于1 m的检波器组内高差对该区地震采集资料110 Hz以下高频成分影响有限,小于13 m组合基距对中、深目的层地震资料70 Hz以内频率影响有限;理论计算和试验资料综合确定的随机干扰半径为1.7~2.0 m,大于随机干扰半径的检波器组合内距能有效压制随机干扰波,其中组内距3 m比较稳定;以上参数确定的检波器组合接收方法压制随机干扰波后,所得到的地震单炮记录相比单点接收、高覆盖次数压制随机干扰波所得到的资料在70 Hz有限频带内更能提高信噪比、频率,而且成本相对低。该结果在鄂尔多斯盆地低信噪比复杂地区地震勘探野外采集中具有指导作用。      

松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度数字制图方法比较

黑土层厚度与农田土壤肥力和质量密切相关,准确刻画东北松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度的空间分布对黑土地保护和农业可持续发展具有重要意义。然而,常用的预测模型在平原漫岗地区进行数字制图具有较大的难度,如何准确预测黑土层厚度的空间分布特征是亟待解决的问题。选取东北地区松嫩典型黑土区作为研究区,以研究区内106个剖面点和45个环境因子为基础数据,通过因子重要性排序和相关性剔除法筛选变量,利用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升树(Gradient Boosting Decsion Tree,GBDT)、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)、随机森林回归克里格(Random Forest-Regression Kriging,RF-RK)和堆叠泛化模型(Stacking)对黑土层厚度进行空间预测制图,评估不同模型预测精度并研究影响黑土层厚度空间分布的最优协变量,并基于较优模型绘制东北黑土区耕地黑土层厚度分级图。结果表明：(1) Stacking组合多种模型的...     

中国碳强度关键影响因子的机器学习识别及其演进

碳强度影响因子数量众多,通过在众多因子中评估其重要性以识别出关键影响因子进而解析碳强度关键因子的变化规律,是中国2030年碳强度能否实现比2005年下降60%~65%目标的科学基础。传统的回归分析方法对于评估众多因子的重要性存在多重共线性等问题,而机器学习处理海量数据则具有较好的稳健性等优点。本文从能源结构、产业结构、技术进步和居民消费等方面选取了56个中国碳强度影响因子指标,采用随机森林算法基于信息熵评估了1980-2014年逐年各项因子的重要性,通过指标数量与信息熵的对应关系统一筛选出每年重要性最大的前22个指标作为相应年度关键影响因子,最终依据关键影响因子的变化趋势划分了3个阶段作了演进分析。结果发现：1980-1991年,碳强度的关键因子主要以高耗能产业规模及占比、化石能源占比和技术进步为主;1992-2007年,中国经济进入快车道增长时期,服务业占比和化石能源价格对碳强度的影响作用开始显现,居民传统消费的影响作用在增大;2008年全球金融危机后,中国进入经济结构深化调整时期,节能减排力度大大增强,新能源占比和居民新兴消费的影响作用迅速显现。为实现2030年碳强度下降60%~65%目标,优化能源结构和产业结构,促进技术进步,提倡绿色消费,强化政策调控是未来需要采取的主要措施。     

中国城市网络关联格局的影响因素分析——基于电子信息企业网络的视角

城市网络关联格局影响因素的测度及其作用机理的解析是建立城市网络理论模型的关键环节。基于2017年中国电子信息100强企业网络视角构建城市网络,采用指数随机图模型定量测度了中国城市网络的影响因素,解析了城市网络生长发育的微观过程,并探索性的提出了理解中国城市网络发育机理的概念框架。研究发现：偏好依附效应和接收者（GDP）效应构成了中国城市网络中心性格局的微观基础,中国城市网络生长发育表现为择优选择的地理过程;互惠性链接深刻影响着城市间的关系格局,网络闭合机制逐步成为城市间链接关系的重要影响因素;空间距离对基于电子信息企业网络的城市网络约束作用并不明显,城市网络表现出在“流动空间”中生长发育的特征。     

宇宙线的超新星遗迹起源

宇宙线的起源是高能天体物理的核心问题之一.一直以来,超新星爆发被认为是能谱膝区以下宇宙线的主要来源.多波段观测表明,超新星遗迹有能力加速带电粒子至亚PeV (10~(15)eV)能量.扩散激波加速被认为是最有效的天体高能粒子加速机制之一,而超新星遗迹的大尺度激波正好为这一机制提供平台.近年来,一系列较高精度的地面和空间实验极大地推动了对宇宙线以及超新星遗迹的研究.新的观测事实挑战着传统的扩散激波加速模型以及其在银河系宇宙线超新星遗迹起源学说上的应用,深化了人们对宇宙高能现象的认识.结合超新星遗迹辐射能谱的时间演化特性,构建的时间依赖的超新星遗迹粒子加速模型,不仅能够解释200 GV附近宇宙线的能谱反常,还自然地形成能谱膝区,甚至可以将超新星遗迹粒子加速对宇宙线能谱的贡献延伸至踝区.该模型预期超新星遗迹中粒子的输运行为表现为湍流扩散,这需要未来的观测以及与粒子输运相关的等离子体数值模拟工作来进一步验证.     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。     

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。