GIS支持下基于支持向量机的滑坡危险性评价

以仙游县为例,探讨了将地理信息系统技术(GIS)和支持向量机(SVM)算法应用于滑坡灾害危险性评价的基本思路和技术路线。主要内容包括SVM的基本原理和方法、滑坡灾害危险性评价指标的选取和量化、SVM模型的建立以及具体的实现过程。实践证明该方法是一种较好的滑坡灾害危险性评价方法。     

改进SAR-SIFT算法的无人机影像匹配方法研究

对SAR-SIFT、SIFT与SURF算法的匹配正确率、数量及时间等进行探究,并提出一种基于SAR-SIFT改进的无人机影像匹配方法,可增加无人机影像的匹配数量和准确率。利用图像的R,G,B分量提取图像特征,将3个分量提取的所有特征去重后进行特征结合,增加特征点提取数量。采用比值判别法(Ratio Test)将不满足最邻近距离、次临近距离以及距离较远关系的特征点去除,并采用余弦相似度进行匹配,最后采用向量一致性算法进行错误剔除。实验结果证明,改进算法提高无人机影像的匹配正确率,增加图像的正确匹配数量。     

基于混沌-RF-SVM变形预测模型的隧道运营安全状况分析

为合理评价隧道运营状况,基于运营隧道现场变形监测成果,先利用混沌理论、随机森林算法和支持向量机构建变形预测模型,再利用M-K检验等进行预测结果的可靠性验证分析,两者结合评价隧道运营状况。实例分析表明,在变形预测过程中,预测结果的平均相对误差均小于2%,具有较高的预测精度;同时,经可靠性验证,趋势判断结果与预测结果较为一致,均得出隧道变形仍会进一步增加,但增加速率变小,趋于稳定方向发展,即会维持现有运营状况。     

基于支持向量机的遥感大雾判识

提出了一种基于支持向量机的卫星遥感数据大雾判识方法:首先通过对风云1D卫星大雾区域的各通道辐射值出现频次进行概率统计,利用其阈值来粗判识大雾;然后在粗判识的基础上通过支持向量机的方法进行大雾细判识;最后利用腐蚀和膨胀的图像处理技术对判识后的图像进行优化处理。在对我国2006年9-12月的65条监测到大雾的风云1D轨道的探测数据进行分析之后,发现大雾判识结果与专家标记吻合。检验结果表明,利用1、2、4、6、7、10通道组合进行粗判识的结果最好,5交叉正确率为89.9849%,TS评分为74.04%。利用上述方法对个例的分析检验表明,基于支持向量机的遥感大雾判识方法是切实可行的。     

PSO-SVR优化模型在基坑变形监测预测中的应用

提出了采用粒子群优化算法(PSO)的快速全局寻优特点,优选支持向量机回归模型的参数,利用PSO-SVR组合模型实现对基坑深部水平位移监测数据进行预测,并将其与BP神经网络预测结果与实测值进行对比。实验结果表明,PSO-SVR模型对基坑变形监测预测的准确度更高,预测值与实测值最贴近,更能反映倾斜监测的位移变化趋势,满足基坑变形监测预测的需要。     

基于变化向量分析（CVA）的土地利用／覆盖变化动态监测（Ⅱ）—变化类型的确定方法

以光谱直接比较为基础的变化向量分析法是一种非常有效的土地利用／覆盖变化动态监测方法，在双窗口变步长阈值搜寻方法确定变化和非变化像元的基础上，提出了参考图像分类并结合变化向量方向余弦最小距离分类的变化类型确定方法，同时应用该方法在北京市海淀区进行了实验研究，得到了较为理想的结果。变化类型的判断精度达到70％以上，显示了新方法的优越性和技术可行性。     

豫西地区雷暴预警预报系统构建方法研究

目前,基层台站在雷暴预警预报中主要依赖传统经验预报方法,而对卫星云图、大气电场、多普勒雷达回波和高分辨率数值预报产品等资料释用水平不高,存在主观定性分析多、客观定量计算少等不足。依托现有气象资料和雷暴预报方法,以雷暴预警预报系统构建为目标,从气象数据仓库构建、支持向量机雷暴预报、相似预报雷暴预报、Poor Man集合预报技术和多源数据融合分析等方面,探讨了雷暴预警预报系统构建方法,实现了雷暴中期预测、短期预报和短时临近预警三个层次的预报功能,解决了气象资料庞杂难以管理、数值预报产品释用水平不高、数值预报结果存在"跃变"、多源数据融合分析缺乏手段等问题,提高了基层台站雷暴预报工作效率和预报水平,同时也为其他地区类似系统构建提供了参考。     

分布式空间分析运算关键技术

为了提高分布式环境下海量空间数据的空间运算的效率,解决空间分析处理模块在设计上与底层的数据库服务协议、空间数据模型等透明一致的设计问题.分析了分布式空间运算具备的基本特征,从空间运算任务分解和分布式空间数据的划分方法、共享数据复制策略、基于负载的数据划分策略和空间运算框架的缓存机制等几个方面讨论分布式空间信息的运算技术体系,并提出现阶段可行的实现框架.基于本框架开发的系统用于实际应用中,较好地解决了分布式环境下的大规模复杂空间数据运算的效率问题.以分布式环境下的经典空间运算为例进行的试验表明:该框架设计新颖,提高了空间运算效率.      

非线性支持向量机在油气预测中的应用

油气预测的传统方法通常是基于经验风险最小化准则,但在有限样本情况下,预测效果并不理想.研究引入基于结构化风险最小化准则的非线性支持向量机方法,通过对推广误差界的最小化达到最大的泛化能力和全局最优,时于小样本数据,该方法具有可靠的预测能力.在对四川观音场构造面新统上部碳酸盐岩储层数据处理中.通过实例试算,结果表明该方法有效可靠,预测精度高,与已知结果吻合较好.     

岩质高边坡稳定性支持向量机预测方法研究

提出一种基于支持向量机的岩质边坡稳定性预测方法。该方法地很好的表达了岩质边坡稳定性与其影响因素之间的非线性映射关系,并应用该方法建立了相应的模型。预测结果表明,利用该方法进行岩质边坡稳定性预测是可行的、有效的。