用分类方法制作长期预报

根据１９６０—１９８８年的历史资料，将预报对象进行分类，综合分析各类预报对象与前期月或季的５００ｈＰａ形势场特征的关系，着重研究各类预报对象前期的５００ｈＰａ距平场分布特征及其变化。提出了用分类分析方法制作长期天气预报的可能性和预报指标。     

空间数据的“多元滤波”和分类方法及其应用

本文简要阐述了因子协克立格（ＦＣＫ）法在区域化探数据处理应用中的基本思想和数学模型，以及地质统计学分析在空间连续性约束分类中应用的基本原理，最后通过实例说明了两者在Ａｕ地球化学异常识别及分类评价中的应用效果。     

基于人工蜂群算法的边坡最危险滑动面搜索

将用于连续数值优化问题的人工蜂群算法引入边坡稳定分析临界滑动面搜索领域。该方法模拟了蜂群的群体协作采蜜过程,具有自适应收敛的特点,克服了传统方法容易陷入局部最优的缺点,是一种全局优化算法。为进一步改善其在复杂边坡搜索中的效果,将Hooke-Jeeves模式搜索操作引入人工蜂群算法,提出一种用于边坡临界滑动面搜索的模式搜索人工蜂群算法。对土石坝、海堤等4个实例边坡的计算结果表明,人工蜂群算法是一种简洁、高效的边坡临界滑动面搜索方法;对于复杂边坡,所提出算法具有更高的收敛精度和可靠性,为边坡稳定分析临界滑动面搜索和最小安全系数的计算提供了一种新的全局求解策略。     

塔里木河下游土地利用覆被MISR多角度遥感制图

通过对塔里木河下游MISR卫星多角度观测数据的不同组合构建多角度数据集,探索多角度观测与传统垂直观测对土地利用覆被遥感制图效果的影响,分别使用SVM(支持向量机)与传统的MLC(最大似然分类法)作为分类器,对分类后得到的混淆矩阵进行分析。结论证实:无论是使用传统的MLC还是SVM作为分类器,多角度观测都取得比垂直观测更高的总体分类精度;MISR近红外波段虽然分辨率较低,但依然含有丰富的信息,对地表覆被的分类有重要影响;无论使用哪一数据集,SVM法都能获得更高的分类精度;不同相机对分类结果的影响各不相同,其中C、D相机的作用更重要。     

高分辨率遥感影像下沿海地区地表覆盖信息的提取

沿海地区地表覆盖信息是全国地理国情普查的重要内容,遥感影像分类技术为沿海地区地表覆盖信息提供了一种重要方法。本文基于GF-1高分辨率遥感影像,建立了沿海地区地表覆盖分类系统,采用中国测绘科学研究院自主研发的面向对象GLC决策树分类方法和软件进行了地表覆盖分类。通过对某试验区进行分类试验,并结合该区地表覆盖标准分类图进行精度评价,验证了基于高分辨率影像,面向对象GLC决策树分类方法在沿海地区地表覆盖信息提取上的有效性及优越性,其总体分类精度和Kappa系数分别为87.201 8%、0.840 6,均高于SVM分类法。最后提出基于高分辨率遥感影像的沿海地区地表覆盖信息提取流程。     

北京地区冬、春季节大气稳定度演变特征

利用北京地区冬春季节逐日定时地面常规观测资料，使用修正的Pasquill分类法计算了该地区大气稳定度相对值序列，并在此基础上分析了大气稳定度月际变化、日变化等分布特征，划分出若干持续时间较长的长稳定过程。