基于GF-2遥感影像的面向对象分类方法比较研究

基于eCognition软件分别采用K-最近邻(KNN)分类、支持向量机(SVM)分类和CART决策树分类对GF-2遥感影像进行面向对象分类,并对3种分类方法的结果进行比较分析。结果表明:K-最近邻分类在影像准确性、复杂多样性、影像光谱混淆以及分布边界模糊等方面具有较高的识别能力。     

3种机器学习方法对空气污染预报效果的对比

以中国西北5个省会城市为研究区域,利用2015年1月1日-2020年7月21日空气质量监测资料与气象数据构建基于多元逐步回归(MSR)、随机森林(RF)与支持向量机(SVM)的空气污染预报模型,以平均绝对误差、均方根误差及拟合度指数IA为评判指标,对模型的模拟精度进行对比分析.结果表明,针对5个城市构建空气污染预报模型时, RF重要性评估法比Spearman相关系数法更适用于筛选预报因子. MSR、 RF与SVM模型的预报性能由强至弱依次为MSR>RF>SVM. 3种模型预报结果均IA>0.8,预报值与实际观测值之间的相关程度较高.     

基于SVR的GF1号遥感影像森林蓄积量估测

国产高分辨率卫星遥感影像已成为森林资源调查和监测的重要数据源。基于国产卫星遥感的森林蓄积量估算成为重要的研究方向之一。本研究以福建省将乐县为研究区,选择国产高分辨率高分一号卫星2 m分辨率遥感影像为主要数据源,加以辅助野外实地调查数据,分别采用多元线性回归和SVM(support vector machine)回归方法开展亚热带针叶林蓄积量估算效果评价研究。首先,从融合影像中提取遥感因子,包括11个光谱因子和10个纹理因子等;其次,对21个遥感因子进行相关性分析,选取皮尔森相关系数较大的6个遥感因子;第三,应用多元线性回归和支持向量机回归(support vector regression,SVR)对所选遥感因子建立模型,选取最优模型反演将乐县蓄积量分布图。结果表明:支持向量机回归(SVR)估测蓄积量的模型预估精度达到98. 22%。     

基于随机森林和支持向量机模型的期刊评价

学术研究的质量评价离不开学术期刊评价,学术期刊评价体系的公平与学术公平息息相关,因而加强对学术期刊的研究和评价是很有必要的。近年来,机器学习算法得到广泛应用,但之前未见学者将机器学习算法应用于期刊评价。应用机器学习算法中的随机森林和支持向量机模型做出期刊排名评价模型,进而推进期刊评价的发展是很有意义的尝试。以中国科技期刊引证报告中人文社会科学期刊为例,在应用非线性评价方法 TOPSIS评价得出的排名基础之上建立随机森林和支持向量机模型,再对比2种模型的精准度。研究表明,随机森林期刊评价模型比支持向量机期刊评价模型准确度更高,其排名结果也与主观预期排名更接近。     

基于随机森林和支持向量机的分类特征选择

由于数据具有海量、高相关性和非线性的特点,所以如何选择原始数据的本质特征,是关系到能否有效提高问题分类器推广能力的关键问题。本文讨论了目前基于所有特征以及词袋和词序列袋的特征选择方法,提出了采用随机森林和支持向量机(SVM)相结合的方法来进行特征选择。实验证明,此方法能够有效地选择分类特征,从而提升问题分类的效率和精度。     

基于支持向量机的土壤有机质高光谱反演

为寻找一种土壤有机质快速检测技术,探究了土壤有机质含量对光谱反射率曲线的影响,分析了土壤有机质与光谱曲线间的相关性关系,采用多元逐步回归和支持向量机建立土壤有机质含量高光谱预测模型。研究结果表明:研究区土壤有机质含量对光谱曲线影响较小;光谱平滑和变换技术可以有效提高光谱特征波段与土壤有机质的相关性关系,二阶微分变换的效果最好,相关系数为-0.83;通过决定系数和均方根误差对不同模型的预测效果进行评价,其中基于二阶微分的支持向量机模型的反演效果最优R~2=0.89,RMSE为1.73。研究结果揭示了研究区土壤有机质与光谱反射率间的相关性关系,可以为实现土壤有机质快速检测和实时动态监测提供技术支持和参考。     

基于机器学习的地下水水质预测研究

基于实测的地下水水质数据（pH、总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、氯化物、Fe、Mn 7种）和气象数据（平均气温、最低气温、最高气温、平均最低气温、平均最高气温、20:00—20:00降水量、日降水量≥0.1 mm的时间、最大日降水量8种）,分别使用BP神经网络、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）构建了地下水水质参数的机器学习预测模型．对于每一种水质参数,分别使用不同的机器学习算法基于不同滞后期的数据进行模拟,将结果与实测水质进行对比,选择精度最高的机器学习模型及其对应的滞后期作为该水质参数的最优模型和最佳滞后期．结果表明,不同机器学习方法和滞后期的选择对预测精度影响很大,BP神经网络对pH（R2=0.225,RMSE为2.411）、总硬度（R2=0.503,RMSE为47.973 mg·L?1）、氯化物（R2=0.994,RMSE为0.544 mg·L?1）和Fe（R2=0.302,RMSE为7.772 mg·L?1）的预测精度最高,RF对硫酸盐（R2=0.908,RMSE为3.788 mg·L?1）和Mn（R2=0.522,RMSE为0.429 mg·L?1）的预测精度最高,BP神经网络、RF和SVM对溶解性总固体的预测性能均较好（R2=0.994~0.996,RMSE为674.660~950.470 mg·L?1）．此外,硫酸盐和Mn预测模型对应的最佳滞后期为0个月,溶解性总固体和氯化物预测模型对应的最佳滞后期为1个月,pH、总硬度和Fe预测模型对应的最佳滞后期为2个月．      

基于3种模型的航线客流预测仿真

准确地预测航线的客流量,对于航空公司的运力安排、航线调整、规划发展都有着重要的作用.针对民航客流量预测具有诸多不确定性和数据不足的特点,基于某航空公司2010年—2017年北京—三亚航线每天的客流数据,运用了随机森林预测模型、支持向量机回归模型、神经网络模型对航线数据进行了数据拟合.经验证,3个模型的平均绝对误差分别为4. 18%、6. 87%、12. 38%,其中,随机森林预测模型精度最高,效果最佳,可以用于客流预测仿真.     

四类基于支持向量机的多类分类器的性能比较

本文通过UCI数据库中的五个数据集,从分类准确性和运行时间两个方面,比较了四类基于支持向量机的多类分类器——多类支持向量机(MSVM),多元双生支持向量机(MTSVM),多生支持向量机(MBSVM)以及多元支持向量分类回归机(MSVCR)的性能.实验结果表明,MTSVM和MBSVM比MSVM和MSVCR更有效.     

基于支持向量机的汽油辛烷值预测研究

针对工业汽油成品辛烷值含量难以实时获取的问题,提出一种辛烷值预测模型,对成品汽油辛烷值含量进行精确预测.首先以某一大型石化企业真实采集数据为基础,提出一种基于孤立森林的数据清洗方式,对原始数据中异常值及缺失值进行预测及填充;然后通过主成分分析法选取与辛烷值含量相关系数较高的36个特征变量基于支持向量机训练辛烷值含量预测...     

长白山区林下主要灌木生物量估算与分析

以长白山金沟岭林场天然云冷杉林、杨桦次生林、人工落叶松林3种森林类型为研究对象,构建了林下灌木层分布较广泛的10个物种以植冠面积（Ac）、植冠体积(Vc)、地径平方与株高乘积(D2H)为自变量的器官生物量模型,并按照灌木形态的不同分别乔木型灌木（主干明显）、典型灌木（分枝多,主干不明显）构建混合物种模型,选出R2较大、SEE较小的模型作为最优模型,研究了不同森林类型林下灌木层生物量及其在不同物种和器官中的分配。结果表明：单一物种器官生物量最优模型多为线性、二次或者三次方程,干、枝最优模型采用的自变量多为D2H或者Vc,叶生物量最优模型采用的自变量多为Ac或者Vc,根的多为D2H。混合物种模型的最优方程为幂函数或三次方程,最优模型的自变量除典型灌木枝模型为Vc外,其他各器官模型自变量都为D2H。计算得到的天然云冷杉林、杨桦次生林、人工落叶松林林下灌木层生物量分别为4 01359、3 95066和4 64936 kg/hm2,且乔木型灌木对生物量的贡献率大于典型灌木。     

Soil fungi of three native tree species inhibit biomass production and shift biomass allocation of invasive Mikania micrantha Kunth

Soil microbes contribute to native plant species successful resistance against invasive plant.Three native tree species,Heteropanax fragrans (HF),Cinnamomum burmanii (CB),and Macaranga tanarius (MT) were effective in controlling the notorious invasive vine Mikania micrantha (MM).Biomass production and allocation patterns (shoot/root biomass ratio (shoot/root)) are important indicators of MM climbing coverage and competitive light-capturing capacity.An investigation was conducted to test the role of soil microbes associated with the three native tree species to inhibit MM biomass production and shift MM shoot/root.Rhizosphere soils originating from preculture HF,CB,MT,and MM plots were collected separately for use as inocula.The inocula were mixed with sterilized river sand at a 1:9 (w/w) ratio to grow MM.The fungicide carbendazim (methyl benzimidazol-2-ylcarbamate) was applied to half the treatments to kill pathogenic soil fungi.Two nutrient levels were established based on the natural soil nutrient concentration from a field stand invaded by MM.MM were grown from seeds in a glasshouse,harvested 15 weeks after sowing,and separated into shoot and root portions.Results showed that under interaction of soil origin and nutrient levels,MM biomass production was unchanged,but biomass allocation patterns were significantly different.MM biomass production grown in the three native tree soils under two nutrient levels was similar or higher than MM biomass production in MM conspecific soil,indicating the absence of species-specific pathogens that inhibited MM biomass production in native tree soils.However,in both conspecific and tree soils,MM biomass production was significantly reduced in the presence of pathogenic soil fungi,i.e.MM experienced significant fungal inhibition,demonstrating the pathogenic soil fungi promoted native tree resistence to MM.MM exhibited decreased shoot biomass allocation when cultivated in native tree soil relative to MM conspecific soil under field stand nutrient level conditions.Reduced resource allocation to shoot biomass could result in diminished capacity to climb,cover,and subsequent smother to native trees,and reduced surface area exposed to available light.Following fungicide application,significant biomass allocation differences disappeared,suggesting the native tree soil fungi were responsible for decreasing MM shoot biomass.The overall results indicated tree soil fungi serve an integral role in controlling invasive MM through fungal inhibition on MM biomass production,and shifts in MM biomass allocation patterns.     

基于高分二号影像的城区水体提取方法研究

针对高分二号遥感影像在进行城区水体提取时,遥感影像波段数较少,造成MNDWI、CWI等方法无法使用,同时受污染的水体与裸地、建筑物、阴影难以完全区分,本文提出采用城区水体阴影指数,结合最大似然估计的方法,通过区分水体和阴影光谱特征,完成与阴影彻底分离,实现在高分二号遥感影像上城区水体的高精度提取.对比阴影水体指数(SWI)、基于植被指数和中红外通道的混合水体指数模型(CIWI)、归一化差异水体指数(NDWI)以及单通道阈值法提取结果,本文方法的处理结果提取精度更高,噪声和阴影更少,总体精度在90%以上,Kappa系数在89%以上.评价数据结果表明,本文处理方法在高分二号遥感影像的城市及周边地区水体提取上是有效可行的.     

热管式生物质气化炉反应过程的理论分析

将高温热管技术应用于生物质气化过程,发明了一种新型气化装置--热管式生物质固定床气化炉HPBGF(Heat Pipe Biomass Gasification Furnace),以实现无空气生物质高温热解气化工艺.用化学计量关系研究以水蒸气为气化剂的生物质(秸秆)气化反应机理,根据气化产物推导出气化过程中理论上的总反应方程式.通过C-H-O物系平衡分析,确定温度在气化过程的重要性,得出高温热管的引入对气化产物组成的影响,为进一步研究奠定基础.     

高分二号卫星影像融合方法与效果评价

高分二号(GF-2)是我国高分辨率对地观测系统重大专项中的首颗"亚米级"卫星,极大地提高了我国高空间分辨卫星影像的自给率。遥感影像融合是高分辨遥感处理和应用的关键流程,选择北京、大连和福州地区GF-2影像,采用彩色标准化变换(Brovey)法、相位恢复(Gram-Schmidt)法、色度空间变换(HSV)法、主成分变换(PCA)法和超分辨率贝叶斯(Pansharp)法共5种融合方法对实验区影像进行融合实验。首先对5种融合结果进行目视效果评价,然后构建了标准差、信息熵、平均梯度、相关系数和扭曲程度5个指标对融合结果进行定量评价。结果表明:Pansharp法在图像信息、细节以及光谱都具有较好的保持效果,Gram-Schmidt和PCA次之,HSV和Brovey色彩失真较明显,该结论可为GF-2卫星影像科研和工程应用提供参考。     

在直径为d的树中具有极小GA2的树

Tabar等人定义了图的第二类几何-算术指标GA2,同时给出了任意连通图G的可达上下界,并分别刻画了：在有n个顶点的树中Pn具有极大GA2,K1,n-1具有极小GA2.刘颖在有n个顶点的树中确定了具有GA2前五小的图及在具有完美匹配的所有树中具有GA2前四小的图.在此基础上,本文给出直径固定且有n个顶点的树中具有极小GA2的图.     

基于TM影像的森林三维绿量的遥感测算

以北京市八达岭林场为研究区,TM影像为数据源,结合地面样地调查数据,利用多元线性回归分析法分树种建立了北京市八达岭林场三维绿量(TGB)的估测模型。对估测模型进行评价和精度验证,得到阔叶林、针叶林、混交林三维绿量模型的决定系数(R2)分别为0.858、0.756、0.759,测算精度为85.63%。基于模型估测八达岭林场的三维绿量,总量为1 498.635万m3;与利用森林资源二类调查数据计算的地面实测三维绿量对比,测算精度为90.89%。     

Characteristics of Pb~(2 ) biosorption with aerobic granular biomass

Experimental studies were conducted on the feasibility of aerobic granular biomass as a novel type of biosorbent for Pb2 removal. The results show that the initial pH, Pb2 concentration (C0) and biomass concentration (X0) affected the biosorption process significantly. Both the Freundlich and Langmuir isotherm models describe the biosorption process accurately, with correlation coefficients of 0.932 and 0.959 respectively. The Pb2 biosorption kinetics is interpreted as having two stages, with the second stage described reasonably well by a Lagergren pseudo-second order model. Moreover, the surface change of granular biomass after the Pb2 biosorption process appears to be caused by ion exchange and metal chelation according to the analysis results of Environmental Scanning Electron Microscopy (ESEM) and Energy Dispersive X-ray Spectroscopy (EDX).     

面向地质应用的高分二号卫星影像融合方法评价

为了探讨不同影像融合方法在地质应用上的适用性,以高分二号(GF-2)影像为数据源,采用彩色标准化变换(Brovey)、超球体色彩空间变换(HCS)、相位恢复(Gram-Schmidt)、最邻近扩散(NNDiffuse)和高通滤波变换(HPF)等5种融合方法对全色和多光谱数据进行融合实验,并对融合结果进行质量评价。首先从定性和定量两方面进行评价,然后对融合影像进行岩性分类。结果表明:HPF和Gram-Schmidt方法无论是在定性、定量还是岩性分类应用上均具有较好的效果,NNDiffuse和HCS方法融合效果适中,Brovey方法色彩失真明显,该结论可为地质部门提高GF-2卫星的适用性以及对国产卫星数据的推广应用提供参考。     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。