多源卫星观测的全球海洋次表层温度异常信息提取

基于表层卫星遥感观测的中深层海洋遥感对于了解海洋内部异常及其动力过程有重要意义。如何从现有的海洋表层遥感观测资料提取海洋内部关键动力环境信息场是具有挑战性的海洋遥感技术前沿。本文采用支持向量回归(SVR)方法,通过卫星遥感观测获取的多源海表参量(海表高度异常(SSHA)、海表温度异常(SSTA)、海表盐度异常(SSSA)和海表风场异常(SSWA)),选择最优参量输入组合,感知海洋次表层温度异常(STA),并用实测Argo数据作精度验证。结果表明SVR模型可准确估算全球尺度的STA(1000 m深度以浅);当SVR输入变量为2个(SSHA、SSTA)、3个(SSHA、SSTA、SSSA)、4个(SSHA、SSTA、SSSA、SSWA)时对应的平均均方差(MSE)分别为0.0090、0.0086、0.0087,平均决定系数(R2)分别为0.443、0.457、0.485。因此,除了SSHA和SSTA外,SSSA与SSWA的输入对SVR模型的估算有积极影响,有助于提高STA的估算精度。在全球增暖与减缓背景下,该研究可为从表层卫星遥感观测提取海洋内部热力异常信息研究提供重要技术支持,有利于拓展卫星对海观测范围。     

基于一种组合模型的地铁监测数据处理

地铁自动监测数据含有较多随机误差成分,可以利用卡尔曼滤波对其进行处理,从而获得真实、稳定的地铁形变信息,然后基于支持向量机法对滤波后的地铁监测数据建立预测模型,并与实际L3水准结果以及BP神经网络预测结果进行比较。结果显示,卡尔曼滤波能够显著降低原始数据中的随机噪声成分。与BP神经网络相比,支持向量机方法预测精度提高了50%。采用不同监测数据量对K-SVM预测精度进行研究,结果表明,在监测数据较少时,增加监测数据能够显著提高预测精度,而当监测数据量大于20时,K-SVM预测模型的已知数据需求达到饱和,能够获得最优预测结果。基于K-SVM的地铁自动监测数据的处理和预测能够更加准确地预测地铁真实形变,为地铁安全监测、预警提供更加可靠的信息。     

面向对象的城镇土地覆盖信息自动提取方法

以安徽省滁州市城区为研究对象,采用面向对象的分类思想,在建立误分割指数进行多尺度分割评价的基础上,提出了一种首先利用遗传算法对光谱特征、几何特征、空间特征等进行最优特征集提取,再结合支持向量机算法进行自动提取的分类方法,并对分类结果进行了精度评价。结果表明,该方法的精度达到了90.43%,证明了其可行性。     

一种改进的三维流场数据可视化方法

针对三维流场数据可视化容易出现的显示混乱问题,提出一种三维流场可视化自适应方法。该方法引入模糊支持向量机对流场特征进行分类预处理,并提出一种改进的线积分卷积算法,该算法利用模糊支持向量机得到的隶属度自适应生成Sobol稀疏噪声,避免当噪声过于稠密时产生重叠现象,而当噪声过于稀疏时漏掉流场重要的细节信息。通过多组流场三维可视化仿真实验的比较与分析,验证了本文方法的有效性。     

信息向量机、相关向量机和支持向量机在机载LiDAR点云数据分类中的应用

机载LiDAR点云数据分类技术是LiDAR数据后处理的关键步骤。信息向量机、相关向量机及支持向量机可以在LiDAR点云数据分类中发挥重要作用。本文将三种分类器应用到点云数据分类中,通过实验验证了它们在点云数据分类中的性能,总结了它们在点云数据分类任务中的应用潜力。     

支持向量机在煤层地应力预测中的应用

为了探讨煤层地应力的有效预测方法,将支持向量机回归方法用于计算煤层最小水平主应力,进而得到最大水平主应力,结合垂向主应力的求取,最终构建地应力的地质模型,实现地应力场的三维可视化。利用灰色关联法筛选出与煤层最小水平主应力关联度最好的测井参数;结果表明,井径测井(CAL)、补偿中子测井(CNL)、自然伽马测井(GR)、密度测井(DEN)和深浅侧向电阻率测井值的平均值(R)与煤层最小水平主应力关联度较好。以这5个测井参数作为训练因子,利用支持向量机回归方法建立煤层最小水平主应力预测模型。基于该模型,对鄂尔多斯盆地韩城区块H3井组煤层地应力进行计算,发现研究区内三个方向的地应力随埋深的增加呈现递增的趋势,应力场状态也随着埋深的变化发生转换,由浅部的大地动力型逐渐转换为大地静力型,煤储层所处的应力环境也相应地由挤压带过渡为伸张带。     

大坝变形预测的支持向量机模型

针对大坝变形具有强非线性的特点以及在采用传统神经网络模型进行预测时存在局部极小、过学习等问题,提出一种新的大坝变形预测方法——支持向量机方法。该方法基于统计学习理论,采用结构风险最小化原则,保证了模型具有很强的泛化性能,并通过求解一个二次规划问题确保模型具有全局最优。以东江大坝变形预测为实例,说明了该方法的可行性和有效性。     

空间数据挖掘中关联规则的支持度和可信度研究

空间数据挖掘中所依赖的空间相关性是由空间关联规则描述的.研究了事务集为粗糙集时空间关联规则支持度和可信度的计算方法;提出了当事务集为粗糙集、空间数据为模糊数据时的模糊粗糙关联规则.同时,推导了空间关联规则的支持度和可信度的变化规律.     

卷首语

由原《测绘学院学报》改版后的《测绘科学技术学报》已经面世一年了. 在过去的2006年里,本刊得到了编委会顾问、编委、通信编委及国内外同行和学者的厚爱、关心和支持,内涵有了进一步扩展,质量有了进一步的提高,被评为"首届中国高校优秀科技期刊".