RDA格式的具体操作及分类标引

近来CALIS数据库中出现了越来越多的RDA格式。探讨了RDA格式与以AACR2R为描述标准的老MARC格式的差异,用实例说明了RDA格式的具体操作方法及其分类标引。     

机器学习在车载激光点云分类中的应用研究

点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等17个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.     

中国自然植被物候特征遥感分类

现有的土地覆盖分类数据以及植被-气候分类或分区数据均未考虑各类型或各分区单元内的植物物候差异,也没有排除各分区单元内受人为干扰强烈的区域,从而不利于单独考察植被物候与气候变化的相互作用关系.本文基于1km分辨率的多年SPOT-VGT归一化差值植被指数(NDVI)时序数据,首先依据植被信号强度、植被季相变化强度以及受人为干扰程度将中国自然植被按物候特征划分为极明显、明显、较明显和其他4个一级类别;并进一步利用能够较好反映NDVI时序数据形状特征的光谱角余弦作为相似性测度方法,根据物候相似性对极明显、明显、较明显这3个一级类别分别聚为9、15、7个二级类别;最后采用7个物候指标的变异系数来评价分类效果.结果表明,同已有的植被-气候分类或分区数据(生物气候区、生态区、植被区划、IGBP土地覆盖分类、生态物候区)相比,本文构建的植被物候二级类别具有更为一致的物候特征,该物候分类结果可为植被物候与气候变化关系研究、陆地生态系统碳循环模拟、植被物候地面监测站点选址提供基础数据和科学依据.     

随机森林在高光谱遥感数据中降维与分类的应用

高光谱数据的特征数目庞大,而且波段之间存在冗余信息,对高光谱数据进行分类的成本较高,因此需要提取合适的特征达到提高效率的目的.随机森林作为一种热门算法,广泛应用于各种分类、特征选择等问题中,均取得了良好的效果.本文选择北京小汤山农业试验区的OMIS高光谱影像作为研究数据,利用随机森林算法计算每个特征的重要性指标并对其排序,针对面向精度和效率的特征选择策略,使用RF-RFE波段选择方法去除价值低的特征分别得到最佳波段组合,实现高光谱数据降维,进行随机森林、支持向量机分类.实验结果表明随机森林分类精度为72.82%,SVM分类精度为65.21%,随机森林分类器优于SVM,是一种较好的高光谱数据分类器.     

基于RF模型的高分辨率遥感影像分类评价

以QuickBird高分辨率遥感影像为主要数据源,采用多尺度影像分割方法提取地物对象的光谱、纹理和形状特征;在此基础上,构建基于随机森林（RF）方法的遥感影像分类模型,分析和评价特征变量对模型重要性与稳定性的影响。结果表明:1研究区最优分割尺度参数为70、形状因子0.2、色彩因子0.8,同时构建研究区乔木、灌木和草地等8个景观类型的光谱、纹理和形状等32个特征变量信息;2选择5 000棵树和1个节点变量构建的RF分类模型的总体精度为0.94,Kappa系数为0.93,OOB（Out of Bag）数据泛化误差为6.01%;3通过分析特征变量的重要性发现,Ratio_la₁和Ratio_la₂等光谱特征的重要性值明显比形状特征和纹理特征的高;4基于平均下降精度,选择16个变量构建RF模型时总体精度达到0.94,Kappa系数0.93;5基于基尼指数构建的RF模型,在19个变量时总体精度和Kappa系数达到峰值。相比较而言,基于平均下降精度构建的RF较稳定。     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

基于PLC的运动板料长宽测量系统

针对金属板材、塑料、玻璃的分类处理,提出一种基于PLC的运动板料长宽测量系统的设计方案.该系统能对板料尺寸进行动态测量,并将测量信息打印在板面上.对PLC、伺服驱动器和变频器的电路进行设计,利用WinCC完成触摸屏设计.系统试运行结果表明,板料测量能达到较高精度.     

基于样本重要性原理的KNN文本分类算法

KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类边界点,并计算出每个样本点的边界值,生成每个样本点的重要性得分,将样本重要性与KNN方法融合形成一种新的分类模型——SI-KNN.在中英文文本语料上的实验表明:改进的SI-KNN分类模型相比于传统的KNN方法有一定的提高.     

采空区危险性的支持向量机识别

针对采空区危险性影响因素与其危险性等级之间存在着复杂非线性关系的特点,笔者提出采用支持向量机最优分类理论来识别采空区的危险性等级。研究选取岩体结构、地质构造、岩石抗压强度、弹性模量、采空区形状、矿体倾角、高跨比、空区体积等8个参数作为主要影响因素,根据支持向量机理论,提出了1-V-1的采空区分类算法,并在Matlab中编程,建立了分类预测的SVM模型。以某矿山的实测采空区为例,利用该模型进行了识别,并与BP神经网络预测结果作对比。实例研究表明,采用该方法的分类结果比神经网络更准确,与采空区调查结果一致性好,用支持向量机理论进行采空区危险性评价是可行的。     

基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法

基于图像到类(I2C)距离度量的图像分类是一种新颖的方法,但其分类性能仍有待提高.为此,文中提出了一种基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法.首先生成原型特征集,该集合中的样本具有代表性,故计算测试图像到该原型特征集的距离更有效;然后根据JointBoost算法的思想,联合多个I2C距离度量生成一个强分类器,并将空间信息融合到强分类器中.实验结果表明,该方法在图像分类实验中具有更高的分类性能.