Site characterization model using least‐square support vector machine and relevance vector machine based on corrected SPT data (Nc)

Statistical learning algorithms provide a viable framework for geotechnical engineering modeling. This paper describes two statistical learning algorithms applied for site characterization modeling based on standard penetration test (SPT) data. More than 2700 field SPT values (N) have been collected from 766 boreholes spread over an area of 220 sqkm area in Bangalore. To get N corrected value (N_c), N values have been corrected (N_c) for different parameters such as overburden stress, size of borehole, type of sampler, length of connecting rod, etc. In three‐dimensional site characterization model, the function N_c=N_c (X, Y, Z), where X, Y and Z are the coordinates of a point corresponding to N_c value, is to be approximated in which N_c value at any half‐space point in Bangalore can be determined. The first algorithm uses least‐square support vector machine (LSSVM), which is related to a ridge regression type of support vector machine. The second algorithm uses relevance vector machine (RVM), which combines the strengths of kernel‐based methods and Bayesian theory to establish the relationships between a set of input vectors and a desired output. The paper also presents the comparative study between the developed LSSVM and RVM model for site characterization. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

极化干涉SAR森林树高提取算法的对比分析

在对极化干涉SAR森林树高反演的DEM差值算法、相干相位-幅度综合反演算法进行分析的基础上,对基于极化干涉相干优化方法的改进算法进行了探讨。利用黑龙江大兴安岭地区的一对ALOS全极化干涉SAR数据进行实验,并对比分析各算法的反演结果。结果表明,在使用改进的算法进行森林树高反演时可以获取精度较高的反演结果,并且在一定程度上提高了森林树高反演的稳定性,为森林树高反演工作的业务化运行提供一定的依据。     

基于光谱角匹配算法的水体信息提取研究

针对水体信息提取时,传统算法不能较好地解决山体阴影被误提为水体的问题,引入多用于高光谱数据处理的光谱角匹配算法,以Land-sat8 OLI(band1-band7)为数据源,以黄河小浪底水库周边区域为实验区,开展水体信息提取研究,结果显示:水体指数法和波段关系提取的结果中有大量的山体阴影信息,提取精度不超过30%,而光谱角匹配法提取结果受阴影的影响较小,提取精度在99%以上。     

庐山地区地表温度反演分析

研究庐山地区的地表温度,对于本地区的生态保护和开发具有重要意义。本文使用了目标区域内Landsat TM/ETM+从2000~2010年间共8幅影像数据,利用单通道算法和NDVI地表辐射率估算方法反演了区域内的温度场,并生成了历年温度对比效果图。分析推断目标区域内的温度场可能存在一个短年限的温度变化起伏规律,对庐山周边山区的影响有待进一步研究。     

InSAR相位解缠算法的比较

相位解缠作为合成孔径雷达干涉测量(InSAR,Interferometric Synthetic Aperture Radar)中一个关键的步骤,为获取地形高程提供了基础。相位解缠的质量将直接影响着DEM生成的质量。对现有的几类算法进行实验分析,并对解缠结果的质量进行比较,分析其精确性。结果表明:统计耗费网络流算法具有较好的解缠连续性以及较高的精度,可以获得一个较优的全局解。     

PEIV模型参数估计新算法

PEIV(Partial Errors-In-Variables)模型是EIV模型的扩展,它能解决系数矩阵含有非随机元素或存在结构特性的问题。针对常规PEIV模型算法的复杂性,提出了一种PEIV模型参数估计的新算法。该算法将系数矩阵含误差的元素看成是一类观测值,与平差模型原观测值构成两类观测值,将PEIV平差模型表示为类似于传统的最小二乘间接平差模型,再通过非线性最小二乘平差理论,推导出了算法的迭代公式和精度评定公式。算法迭代格式与间接平差类似,通过算例验证了算法的可行性和正确性。     

城市点云的区域生长三角网构建方法

成熟的倾斜摄影测量及密集匹配技术可获取密集的城市点云,对点云进行三角网构建是真三维建模的关键技术之一。提出了基于区域生长的三角网构建方法,使用双约束条件提高点云的搜索效率,基于点边表数据结构进行网格生长,利用夹角约束和三角形孔洞修补优化网格。实验证明,该方法获取的三角网能够准确地表达楼体、桥状建筑等在内的城市实体,网格优化后的孔洞比例约为1‰并且该方法具有一定的抗噪能力。     

浙江省青田县石平川钼矿床新发现及找矿前景

长期以来,石平川钼矿床一直被认为是典型的石英脉型矿床,矿体分布于石平川岩体内外接触带上下100m以内。经过近年的地质工作发现,距石平川岩体外接触带400m~500m的侏罗系西山头组第二岩性段地层中存在细脉型辉钼矿体,从而形成下部大脉型石英辉钼矿体、上部细脉型辉钼矿体的二元结构。这一发现为开展深部及外围找矿,扩大资源储量规模提供了新的前景。     

风暴分类识别技术在人工防雹中的应用

利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率。首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数。通过对2006—2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%。能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用。     

中国地面气温统计降尺度预报方法研究

利用中国752个基本、基准地面气象观测站2000—2010年地面温度日值数据,采用具有自适应特征的Kalman滤波类型的递减平均统计降尺度技术,对中国地面温度进行精细化预报研究。分析该方案的降尺度效果,并与常用插值降尺度方法进行比较。结果表明:1)递减平均统计降尺度技术相比插值方法有较大的提高,显著减小东西部预报效果差异,1~3 d预报的均方根误差减小了1.4℃;2)该方案1~3 d预报的均方根误差为1.5℃,预报误差从东南地区(均方根误差为1.4℃)向西北地区(均方根误差为1.8℃)逐渐增大,并且预报效果夏季优于冬季。因此,递减平均统计降尺度技术对中国地面温度进行精细化预报是可行的。