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基于G/S模式下中间件系统的空间数据传输安全研究

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物探化探计算技术 2014年第3期36卷 380-384页

作者：张远红苗放任淯成都理工大学地球物理学院成都610059 成都理工大学地球科学学院成都610059

随着空间信息应用的范围不断扩大,G/S模式实现了空间信息的网络访问方式从当前的C/S、B/S结构的全新跨越。中间件作为G/S模式中G端和S端通信的重要部分,其空间数据传输安全尤为重要。这里提出了G/S模式下中间件系统,该系统确保了空间数... 详细信息

随着空间信息应用的范围不断扩大,G/S模式实现了空间信息的网络访问方式从当前的C/S、B/S结构的全新跨越。中间件作为G/S模式中G端和S端通信的重要部分,其空间数据传输安全尤为重要。这里提出了G/S模式下中间件系统,该系统确保了空间数据传输的安全,采用了一种有限的密钥分发技术,解决了端对端的加密问题,并且还对整个G/S模式空间数据安全中间件系统的网络使用效率起到了有效的保证。

关键词： G/S模式中间件空间数据密钥

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基于堆栈式稀疏自编码器的高光谱影像分类

电子科技大学学报 2016年第3期45卷 382-386页

作者：戴晓爱郭守恒任淯杨晓霞刘汉湖成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室成都610059

为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征,该文基于深度学习理论,引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自编码器,得到原始数据的稀疏特征表达。其次通过逐层学习稀疏自编码器构建深度神经网,输出原始数据的深度... 详细信息

为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征,该文基于深度学习理论,引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自编码器,得到原始数据的稀疏特征表达。其次通过逐层学习稀疏自编码器构建深度神经网,输出原始数据的深度特征。最后将其连接到支持向量机分类器,完成模型的精调。实验结果分析表明:基于堆栈式稀疏自编码器的最优分类模型,总体精度可达87.82%,优于实验中的其他方法,证明了深度学习方法在高光谱影像处理中具有良好的分类性能。

关键词：深度神经网特征提取高光谱影像分类堆栈式稀疏自编码器支持向量机

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红边位置改进算法的冬小麦叶绿素含量反演

农业工程学报 2020年第23期36卷 162-170页

作者：钱彬祥黄文江叶回春孔维平任淯邢乃琛焦全军中国科学院大学北京100049 海南省地球观测重点实验室三亚572029 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 中国科学院空天信息创新研究院定量遥感信息技术重点实验室北京100094

植被反射光谱的红边位置对叶绿素含量高度敏感,利用遥感数据建立基于红边位置的作物叶绿素含量反演模型,可实现大范围作物及时的长势监测。该研究以冬小麦为研究对象,在学习6种经典红边位置求解算法的基础上,提出牛顿-切比雪夫插值法和... 详细信息

植被反射光谱的红边位置对叶绿素含量高度敏感,利用遥感数据建立基于红边位置的作物叶绿素含量反演模型,可实现大范围作物及时的长势监测。该研究以冬小麦为研究对象,在学习6种经典红边位置求解算法的基础上,提出牛顿-切比雪夫插值法和牛顿八点插值法2种改进红边位置求解算法。根据不同算法的红边位置分布特征综合分析了改进算法的优缺点,并在此基础上建立基于红边位置的冬小麦叶绿素含量反演模型。结果表明,与传统算法相比,2种改进算法均显著改善了双峰现象和红边位移,且基于改进算法的模型预测值与叶绿素含量实测值的决定系数>0.619,较最大一阶导数法,牛顿八点插值法提高了6.321%~9.947%,牛顿-切比雪夫插值法提高了5.024%~10.480%,具有更高的精度。同时,在2种改进算法中,牛顿八点插值法具有更高的稳定性与实用性。研究结果为植被理化参数反演与农业生产应用提供理论与技术支撑。

关键词：算法遥感模型冬小麦叶绿素反演牛顿-切比雪夫插值法牛顿八点插值法红边位置

岗巴、康马、亚东三县地表景观信息提取与分析

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城市地理 2017年第3X期 271-页

作者：刘雨于欢任淯成都理工大学地球科学学院

本文主要以2011年TM数据为遥感信息源,基于ArcGIS及Fragstats软件,对中国西藏边境岗巴、康马、亚东三县进行土地利用解译及地表景观提取和分析。最终分类得到旱地、灌木林地等19种景观类型,解译各景观类型斑块共1562个。通过对三县景观... 详细信息

本文主要以2011年TM数据为遥感信息源,基于ArcGIS及Fragstats软件,对中国西藏边境岗巴、康马、亚东三县进行土地利用解译及地表景观提取和分析。最终分类得到旱地、灌木林地等19种景观类型,解译各景观类型斑块共1562个。通过对三县景观探讨,分析得到:草原作为优势景观类型,在藏南地区自然环境中地位显著,各类景观整体连接性较好,破碎化程度较低,聚集性良好,但非利用土地面积较大,土地利用不够丰富,自然及人为因素对研究区影响较小。

关键词：遥感解译土地利用景观格局分析藏南边境

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全谱段光谱分析的块状商品煤种类鉴别

光谱学与光谱分析 2018年第2期38卷 352-357页

作者：任淯孙雪剑戴晓爱岑奕田亚铭王楠张立福成都理工大学地球科学学院四川成都610059 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101

常规的煤炭鉴别方法需进行繁琐的制样过程,且需结合多种化学参数指标进行综合判定,以得到较为准确的分析结果。提出一种基于500~2 350nm的可见-近红外全谱段光谱分析技术与多层感知器(multilayer perceptron,MLP)分类方法相结合的块状... 详细信息

常规的煤炭鉴别方法需进行繁琐的制样过程,且需结合多种化学参数指标进行综合判定,以得到较为准确的分析结果。提出一种基于500~2 350nm的可见-近红外全谱段光谱分析技术与多层感知器(multilayer perceptron,MLP)分类方法相结合的块状商品煤鉴别方法。该方法具有非接触、无前期制样、无化学分析的优势,可快速高效的获取煤炭的分类信息。采用地物光谱仪采集煤炭原始光谱数据,对噪声过大、影响后续处理的谱段进行删除,剩余部分采用小波阈值去噪法进行噪声去除。将去噪后的数据分成三个数据集:可见-近红外光谱(500~900nm)数据集、短波红外光谱(1 000~2 350nm)数据集、全谱段光谱(500~2 350nm)数据集。对以上三个数据集进行主成分分析,将提取出的25个主成分输入多层感知器分类模型。多层感知器模型由输入层、隐藏层(两层)、softmax分类器构成。对三个数据集进行分类精度的对比,并采用随机森林(random forest,RF)与支持向量机(support vector machine,SVM)两种分类算法进行进一步的验证分析。结果表明:对块状商品煤分类,全谱段光谱分析技术由于数据信息量丰富,能够得到更优的分类效果,在训练样本数为132时,采用MLP分类器的分类精度最高,为98.03%;随机森林与SVM的分类结果验证了全谱段数据集的优越性与普适性。该研究为煤炭的在线分析、便携式煤炭检测仪器的研发提供了可靠的技术支持。

关键词：全谱段块状商品煤种类鉴别多层感知器主成分分析

中国生物多样性核心监测指标遥感产品体系构建与思考

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生物多样性 2022年第10期30卷 256-271页

作者：任淯陶胜利胡天宇杨海涛关宏灿苏艳军程凯陈梦玺万华伟郭庆华北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息研究所北京100871 北京大学城市与环境学院生态研究中心北京100871 中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室北京100093 中国科学院大学北京100049 生态环境部卫星环境应用中心北京100094

生物多样性的稳定维持关乎人类生存发展与地球健康。生物多样性核心监测指标(Essential Biodiversity Variables,EBVs)旨在结合地面调查与遥感技术,为大尺度、长时间序列的生物多样性监测提供新的解决方案。然而,目前学界仍然缺乏一套... 详细信息

生物多样性的稳定维持关乎人类生存发展与地球健康。生物多样性核心监测指标(Essential Biodiversity Variables,EBVs)旨在结合地面调查与遥感技术,为大尺度、长时间序列的生物多样性监测提供新的解决方案。然而,目前学界仍然缺乏一套国家尺度标准化EBVs遥感监测产品数据集,以进行生物多样性评估。本研究旨在对中国生物多样性核心监测指标遥感产品进行体系构建与思考,首先综述了目前EBVs的遥感研究概况,并根据EBVs研究文献的数量进行调研分析;同时,本文在已有遥感生物多样性产品优先标准的基础上,添加了“可重复性”的新标准,并据此构建了中国EBVs遥感产品体系与监测数据集的指标清单,最终对中国EBVs遥感研究存在的问题进行思考与讨论。本研究可为中国的生物多样性遥感监测提供科学依据,有望为中国生物多样性政策的制定提供支撑。

关键词：生物多样性核心监测指标(Essential Biodiversity Variables EBVs) 遥感生物多样性物种种群物种性状群落组成生态系统功能生态系统结构

基于Mogrifier LSTM-SVR的超级电容寿命预测

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电源技术 2023年第7期47卷 935-939页

作者：王福忠任淯琳张丽河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000

超级电容是储能系统中常用的储能元件,为了解决在对其使用寿命预测时,影响因子考虑不全面,预测精度不高的问题,提出基于支持向量机回归算法与改进的长短期记忆网络算法(Mogrifier LSTM-SVR)相结合的超级电容的使用寿命预测模型。通过引... 详细信息

超级电容是储能系统中常用的储能元件,为了解决在对其使用寿命预测时,影响因子考虑不全面,预测精度不高的问题,提出基于支持向量机回归算法与改进的长短期记忆网络算法(Mogrifier LSTM-SVR)相结合的超级电容的使用寿命预测模型。通过引入温度、电压和电流三种超级电容寿命影响因子,建立更贴近实际的超级电容寿命模型,选取剩余容量作为特征参数。构建Mogrifier LSTM网络,在传统的LSTM中增加Mogrifier门机制,并利用支持向量机回归(SVR)对Mogrifier LSTM网络预测误差回归预测,修正误差。通过仿真实验和模型的预测结果对比分析表明,Mogrifier LSTM-SVR对超级电容寿命预测的准确性更高,误差波动量级更小。

关键词：超级电容寿命预测长短期记忆网络支持向量机回归剩余容量

岗巴、康马、亚东三县地表景观信息提取与分析

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城市地理 2017年第6期 271-271页

作者：刘雨于欢任淯成都理工大学地球科学学院

关键词：遥感解译土地利用景观格局分析藏南边境

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现代库存控制技术第1版

现代库存控制技术