支持向量机在积雪检测中的应用

针对地球观测系统/中分辨率成像光谱仪EOS/MODIS（Earth Observation System/Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）影像资料中的积雪检测,提出了基于支持向量机SVMs（Sup-port Vector Machines）的遥感影像分类方法。分析了积雪检测过程中的特征选择和提取,建立基于支持向量机的遥感影像分类模型,并进行了积雪检测试验。结果表明,特征选择对积雪检测起到了积极的作用,同时也证明了支持向量机方法在遥感影像分类中的优势,值得进一步推广使用。     

数据挖掘及其在地震预报中的应用前景

文介绍了数据挖掘的产生、任务、特点、过程和方法分类,介绍了数据挖掘的一些主要方法及其在地震预报中的应用前景。数据挖掘在地震预报中有很多应用领域,随着数据挖掘在地震预报应用领域的深入研究,必将进一步推动地震预报的进展。     

美国宣布退出《巴黎协定》后全球气候减缓、资金和治理差距分析

2017年6月1日,美国总统特朗普正式宣布退出《巴黎协定》,有关美国退协原因、后续影响和应对策略的研究成为国际社会关注的焦点。本文基于自主构建的美国政策评估模型,综合定性定量分析,系统评估了美国宣布退出《巴黎协定》可能造成的全球气候变化减缓、资金和治理"三大赤字",并据此提出中国的应对策略和建议。研究表明,考虑美国退协对后续政策的影响,美国2030年的排放将有可能达57.9（56.0~59.8）亿t CO₂-eq,仅相当于在2005年的水平上下降12.1%（9.1%~15.0%）,相对自主贡献目标情景将上升16.4（12.5~20.1）亿t CO₂-eq,额外增加8.8%~13.4%的全球减排赤字。美国拒绝继续履行资金支持义务还将使得本不充裕的气候资金机制更加雪上加霜,绿色气候基金（GCF）的筹资缺口将增加20亿美元,而长期气候资金（LTF）的缺口每年将增加50亿美元左右。这就要求欧盟和日本对GCF的捐助至少上升40%,同时欧盟及其成员国的长期资金支持至少上浮25.2%才能填补上述资金赤字。美国是全球气候博弈的重要一方,且美国退协的影响已蔓延至全球治理的主要议事平台,期望中欧、基础四国+等模式短期内迅速填补美国退出后全球气候治理的治理赤字是不现实的,政治推动乏力的情况可能会在今后一段时期内始终存在。虽然国际社会对中国领导全球气候治理充满期待,但中国应有清醒认识,全面评估"接盘"美国领导力的成本、效益和可行性,并秉持"国家利益"优先的原则,谋定而后动。同时,中国应聚焦国内工作,凝聚应对气候变化的战略共识,做好长期战略谋划,并积极推动国际社会从合作中寻找出路应对"三大赤字"难题。     

一种改进光谱角匹配的水体信息提取方法

快速、准确地从卫星遥感影像上获取水体信息已成为水资源调查及监测、湿地保护、洪涝灾害评估等领域的重要技术手段。本文以GF-4卫星的PMS传感器影像为数据源,提出了一种改进光谱角匹配（MSAM）的水体信息提取方法,以内蒙古中东部和长江中下游两个试验区为研究对象,对比分析了MSAM与单波段阈值法、NDWI阈值法、支持向量机和光谱角匹配等传统方法的水体信息提取结果,并进行了精度评价。试验结果表明,本文提出的MSAM方法不仅能准确地提取水体信息,而且能很好地区分水体与云阴影,对细小水体的提取也具有很好的效果。在内蒙古中部和长江中下游两个试验区的水体提取精度分别达到99.86%和98.37%,在5种水体提取方法中的精度最高,可以有效地提取水体信息。     

联合BEMD与LS-SVM的多波束异常数据探测方法

针对多波束水深数据非线性、非平稳性的特点,将二维经验模态(BEMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)引入到多波束水深数据异常值探测中,构建BEMD和LSSVM混合模型。首先,利用二维经验模态将多波束水深数据分解为不同频率的若干个本征模态函数;然后,考虑到异常数据处在高频部分,利用最小二乘支持向量机探测高频本征模态函数(IMF1、IMF2)中包含的异常值;最后,综合两组异常值判定原始水深数据中异常数据。通过实验证明方法的可行性且相比单一模型取得更好的异常值探测效果。     

“海绵城市”让雨水变成财富

近些年来,逢雨必涝逐渐演变为我国大中城市的痼疾。然而,要解决"城中看海"的问题,却不仅仅是管道扩容这么简单。1月15日财政部下发的《关于开展中央财政支持海绵城市建设试点工作的通知》提到,根据习近平总书记关于"加强海绵城市建设"的讲话精神和近期中央经济工作会要求,财政部、住房城乡建设部、水利部决定开展中央财政支持"海绵城市"建设试点工作。"海绵城市"是指城市能够像海绵一样,在适应环境变化和应对自然灾害等方面具有良好的"弹性",下雨时吸水、蓄水、渗水、净水,需要时将蓄存的水"释放"并加以利用。"海绵城市"建设应遵循生态优先等原则,将自然途径与人工措施相结合,在确保城市排水防涝安全的前提下,最大限度地实现雨水在城市区域的积存、渗透和净化,促进雨水资源的利用和生态环境保护。     

基于最小二乘支持向量机的声速空间变化模型构建

建立声速空间变化模型是解决声速剖面代表性误差的有效方法。在对不同声速剖面进行标准化处理的基础上,通过声速训练样本及核函数的选取,提出并实现了一种基于最小二乘支持向量机算法的声速空间变化模型构建方法。为了检验该方法的有效性,选取实测的声速剖面数据进行验证,结果表明该方法能有效地构建声速空间变化模型,从而消除或最大限度地削弱声速剖面代表性误差。     

五、P23 摄影测量与遥感学

正CH20120253 一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法=A Regional Adaptive Segmentation Algorithmfor Re-mote Sensing Image/巫兆聪,胡忠文,欧阳群东(武汉大学遥感信息工程学院)//武汉大学学报·信息科学版.-2011,36(3).-293～296提出了一种区域自适应的标记分水岭分割方法。该方法利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法,对梯     

SVM多窗口纹理土地利用信息提取技术

针对单一窗口纹理分类时地物破碎,分类精度不高等问题,提出了一种基于支持向量机多窗口纹理的遥感图像分类方法。该方法在对SPOT5遥感影像进行纹理特征提取的基础上,构建了结合多窗口纹理的SVM模型。以陕西省佛坪县长角坝乡为试验区,利用此模型对该区域的土地利用类型进行分类研究,并将分类结果与单一窗口纹理SVM分类和单元数据(光谱)SVM分类结果进行了比较分析。结果表明:多窗口纹理参与的土地利用分类总精度达到85.33%,比单一窗口纹理分类提高了13.11%,而与单元数据SVM分类相比提高了近24.10%,取得了较好的分类效果,有效地解决了单一窗口纹理分类时地物破碎、分类精度不高等问题。     

似大地水准面的支持向量机模型研究

支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有较好泛化性能的回归方法。本文简要介绍了SVM原理,针对大面积复杂似大地水准面的确定问题,仅依据测区的GPS水准实测数据,利用SVM方法整体建模。通过工程实例并与神经网络模型进行对比,证实了SVM似大地水准面模型的可靠性。