基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

基于地震损伤次生火灾概率研究

地震的发生会破坏原有的自然平衡和社会稳定,易引起一系列二次破坏,这种破坏在空间上和时间上可能比地震本身更具危害性.其中,火灾是建筑物主要面临的地震次生灾害之一.云南大学新校区地处昆明市呈贡区,位于小江断裂带和普渡河断裂带之间,属地震多发区,且学校内部建有化学实验室和食堂,地震发生后极易引发次生火灾.为了研究校园区域地震次生火灾的发生率,通过MATLAB程序调用SAP2000对一幢RC框架结构进行非线性时程分析,基于Park-Ang双参数损伤模型求解结构在不同强度等级地震作用下的损伤D值,并结合实地调研构建适用于不同使用功能建筑的次生火灾起火概率模型,为云南大学震后火灾救援工作和基于性能的抗震防火设计提供参考.     

冷水江:气象服务护航安全生产

"【冷水江市气象局】预计30-31日零星小雨,2020年1月1日阴天到多云,2日多云,3日多云转小雨,4日小雨转阴天,5日阴天到多云。……"12月30日上午,冷水江市气象局局长姚敦秋在市安全生产工作群里发布未来一周的气象信息。2019年以来,姚敦秋带领冷水江市气象局有关工作人员加入安全生产、防汛抗旱、森林防火等微信群,及时发布气象信息,冷水江市全年未因气象灾害死亡一人、未垮一堤一坝。这一年。     

面向不平衡数据集融合Canopy和K-means的SMOTE改进算法

针对SMOTE算法和随机森林可较好解决不平衡数据集的分类问题但对少数类样本分类效果还有待提高的问题,融合Canopy和K-means两种聚类算法,设计了C-K-SMOTE改进算法。先后利用Canopy算法进行快速近似聚类,再利用K-means算法进行精准聚类,得到精准聚类簇,最后利用SMOTE算法增加少数类样本数量,使数据趋于平衡。选取公开数据集KEEL(knowledge extraction on evolutionary learning)数据库中的不平衡数据集,结合随机森林分类模型进行了实验验证,实验表明C-K-SMOTE算法可有效平衡不平衡数据集。     

高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

基于IAHP的高层建筑火灾风险评价

为了降低高层建筑火灾带来的损失,运用区间层次分析法(IAHP)对高层建筑火灾进行风险评价。通过层次分析理论,构建高层建筑火灾3级安全评价指标体系。运用区间特征根法(IEM)计算各影响因子的权重值并在总目标下进行权重排序,根据排序结果得出影响高层建筑火灾的主要危险因素。将计算结果与实际情况进行对比,确定评价结果的准确性。     

火灾下钢筋混凝土结构内部温度场分析与研究

阅读了钢筋混凝土抗火方面的大量文献,简要归纳了钢筋混凝土抗火研究的内部温度场、高温力学性能、构件及结构抗火性能等方面的研究成果。主要介绍了火灾下的国际标准温度-时间曲线,并总结了一般的求解温度场问题的各类方法;提出了一些问题,包括标准温度-时间曲线很难符合构件实际火灾条件;今后重要的研究方向在于开展计算机模拟抗火研究,并开发有效的抗火性能数值模拟软件。     

面向脑电数据的知识建模和情感识别

心理科学研究依赖于对生理、心理数据的分析,情感是心理研究的重要内容.近年来随着认知神经科学研究技术的成熟,研究者利用脑电(electroencephalogram,EEG)等可以反映脑功能活动的生理信号,直接研究情感问题,如情感识别、情绪脑等.但是,生理信号将会产生TB级甚至PB级的数据量,认知研究和临床神经科学在过去几十年中已产生大量生理数据,对这些大数据的表示和情感知识挖掘需要更高级的工具.构建能够表示数据含义和情感相关知识的模型,能够给心理研究者提供一个知识共享平台,以便使用这些大数据进行情感方面的科学研究.本文构建一个可以表示EEG数据语义和被试者上下文信息的本体模型,并基于该模型使用推理引擎进行基于EEG生理信号数据的自动情感识别.实验结果表明,模型在e NTERFACE 2006数据集上能够以99.11%的平均准确率识别被试者的情感状态,并从实验结果分析发现基于EEG数据情感识别最关键的特征是Beta波与Theta波的绝对功率比.     

浅析麦克道威尔的《森林素描》

该文通过以麦克道威尔和他的钢琴作品《森林素描》(Op.51)为例,首先是详细《森林素描》作品简介,然后对其作品的风格特征、内在统一性分析,最后在音乐创造中的表现手法以及音乐形象进行分析,使我们都可以对这部作品有一个整体进行了解与认识。