关键时相长势—环境和景观特征对河北省县级尺度冬小麦单产估算精度影响分析

区域尺度上精准、快速的作物单产估算可以有效地为国家粮食安全相关政策的制定提供数据支撑。本文针对县级估产时相和特征类型选择问题,基于遥感、气象和统计等多源数据,通过不同时相和特征要素之间的组合分析来探索其对于县级尺度冬小麦单产估算的影响。特征要素主要考虑作物长势、环境(水分和光温条件)和农田景观3个类型;时相主要考虑由冬小麦生长过程NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)曲线特征提取的5个关键时段(P1—P5)。利用不同时相与类型特征的组合与统计单产构建随机森林回归模型,根据精度评价结果分析各组合的优劣。2014年—2017年的数据用来建模,2018年数据用来验证。对于单时相,P2、P3、P4的表现明显好于P1和P5;多时相的准确度明显优于单时相,其中P2、P4的组合效果最佳。对于不同类型的特征要素,作物长势特征参量对估产精度的影响最大,而水分影响和光温条件等环境因子的加入对估产准确性并没有明显提升,农田景观参数的加入能够有效提升估产的准确性。在最优组合的基础上,剔除冗余变量优选出5个重要的指标因子(PROP、NDVI＿P2、B2＿P2、...     

基于分布式实时流数据的交通速度计算方法

随着城市规模的不断扩大,道路拥堵已经成为制约经济发展以及影响居民生活的一个重要因素,根据道路交通速度发现拥堵成为了解决这一问题的首要手段。道路交通速度计算的准确性和时效性是影响动态交通管理措施实施效果的关键因素。本文利用GPS浮动车技术获得的流数据,引入实时计算和流式计算平台Storm对数据进行分析处理,通过道路速度计算达到实时发现拥堵交通的目的,为交通管理部门疏导交通以及广大用户出行的道路选择提供参考依据。