机助制图中缓和曲线绘制方法探讨

在精度要求较高的设计、规划中，绘制缓和曲线时，简单地用短的直线段代替缓和曲线会给后续计算带来影响，特别是在数字化设计图上直接采集坐标和进行里程计算会产生偏差，用不同半径和弧长的圆弧来模拟缓和曲线可以解决这一问题。     

人工影响天气作业炮弹不发火的原因及处理

若遇人工影响天气高炮射击不发火时,首先关闭保险,打高炮身,人员撤离炮位.一般情况下,至少停3分钟,以防膛内炮弹迟发火而出意外.待观察确无险情后,再退出压弹机内的炮弹.然后,进一步确定炮膛内究竟是不发火的炮弹,还是没有退出的药筒.具体方法为：将洗把杆连接好,使其紧贴并平行于身管.再从身管后端面向前量出一发炮弹的长度,并做一标记.     

湿式旋挖工法中埋钻事故的处理

介绍了在静态泥浆护壁的湿式旋挖工法中出现的埋钻事故的处理工艺以及在使用湿式旋挖工法中出现的一些实际问题的处理办法。     

旋挖钻机掉钻的原因分析及预防处理

总结分析了旋挖钻机在施工中掉钻的各种原因，详述了其预防措施和处理方法。     

基于Sentinel-2和Landsat卫星时序数据的耕地撂荒识别

充足的粮食供应是当下经济发展和社会稳定的重要保障之一，撂荒作为耕地边际化的极端表现，对其开展监测对保障耕地数量和质量至关重要。本文以四川省南充市营山县为研究区域，通过GEE平台，使用Sentinel-2和Landsat 7、8数据构建时序数据集，计算NDVI、EVI、NDWI、BSI、MSI等指数，分别利用支持向量机和随机森林法提取耕地撂荒，总分类精度为73.76%,Kappa系数为0.68,针对耕地撂荒最佳提取效果，F₁得分为0.691 1。本文方法对山地丘陵地区耕地撂荒监测有较大的借鉴意义。     

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。     

支持向量机的车载雷达点云目标识别

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。     

一种裸露土壤湿度反演方法

针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。     

混合核特征加权SVM遥感湿地空间分类

针对湿地空间信息的复杂性和SVM的分类性能,设计一种基于混合核函数的特征加权SVM分类模型,综合利用多种特征信息,避免被弱相关特征所支配,从而提供更佳的映射性能和泛化能力。实验结果表明,该分类模型兼具良好的外推和内推能力,能够有效地融合不同信息源特征,得到更完整和准确的分类结果,在总体精度、Kappa系数等多项指标上都表现出更高的水平。