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基于XGBoost和组合权重方法的桂林市野火灾害风险性评估

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安全与环境学报 2024年第2期24卷 423-432页

作者：任超岳韦霆梁星勇梁月吉梁洁玉林小棋桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006 广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541006

野火灾害风险性评估工作可以定量评估野火灾害对社会经济和自然生态造成损失的风险。以桂林市为研究区,以2017—2021年的历史野火数据为基础。首先,基于XGBoost算法结合所选取的15项评价因子进行野火易发性分析。其次,对选取的8项灾害... 详细信息

野火灾害风险性评估工作可以定量评估野火灾害对社会经济和自然生态造成损失的风险。以桂林市为研究区,以2017—2021年的历史野火数据为基础。首先,基于XGBoost算法结合所选取的15项评价因子进行野火易发性分析。其次,对选取的8项灾害易损性因子利用主客观组合权重法对野火易损性进行评估。最后,基于所构建的易发和易损性评估模型,开展桂林市野火灾害风险性评估分析。结果表明:(1)野火易发性模型AUC为0.993,预测准确率为0.9698,表明该易发性预测模型拥有优秀的预测性能,气温、高程、坡度和风速因子是影响野火灾害发生的最重要因素;(2)野火灾害易损性评估结果与客观事实相符合,具有良好的可信度;(3)桂林市野火灾害风险性评价结果与桂林市的野火灾害的空间发生概率和社会承灾能力吻合程度高,验证了所提模型的可行性和有效性,为桂林市灾害管理部门的防灾减灾提供了决策支持。

关键词：公共安全野火灾害野火风险性评价 XGBoost算法主客观组合权重

基于信息量-机器学习耦合的野火灾害易发性评估

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消防科学与技术 2023年第10期42卷 1444-1452页

作者：岳韦霆任超梁月吉桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006 广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541006

为充分发挥统计学和机器学习模型在野火灾害易发性分析和评估中的优势,以森林资源丰富且深受野火灾害困扰的桂林市为研究区,分别从气候、地形、水文以及人文等方面选取16个评价因子。将信息量(IV)模型分别与逻辑回归(LR)、人工神经网络(... 详细信息

为充分发挥统计学和机器学习模型在野火灾害易发性分析和评估中的优势,以森林资源丰富且深受野火灾害困扰的桂林市为研究区,分别从气候、地形、水文以及人文等方面选取16个评价因子。将信息量(IV)模型分别与逻辑回归(LR)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)和极致梯度提升(XGBoost)4种机器学习(ML)模型相耦合,对桂林市野火灾害易发性进行评价分析。结果表明,IV-XGBoost模型的AUC和准确率分别为0.957和0.921,具有最佳的预测性能,能够有效评估野火灾害的易发性,并为当地野火灾害的防治提供有价值的参考。

关键词：野火易发性评价信息量模型机器学习模型野火灾害因子重要性分析

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基于概率信息的UNVI甘蔗种植面积提取

桂林理工大学学报 2022年

作者：梁洁玉任超李毅梁月吉邓诗琴桂林理工大学测绘地理信息学院广西壮族自治区矿产资源储量评审中心

及时准确地获取甘蔗的种植面积对甘蔗产量估算至关重要。然而决策树的阈值选取具有很强的主观性和不确定性。为此本文提出了一种基于概率信息的方法(PIM)，首先依据高斯函数构建甘蔗的概率估计函数，然后计算甘蔗的概率值。通过分析2019... 详细信息

及时准确地获取甘蔗的种植面积对甘蔗产量估算至关重要。然而决策树的阈值选取具有很强的主观性和不确定性。为此本文提出了一种基于概率信息的方法(PIM)，首先依据高斯函数构建甘蔗的概率估计函数，然后计算甘蔗的概率值。通过分析2019—2021年覆盖广西崇左市的2 863幅Sentinel-2遥感影像，计算通用归一化植被指数时间序列，利用PIM方法得到甘蔗概率时序图，结合2倍中误差准则构建决策树剔除非甘蔗像元，最后得到甘蔗的种植面积。结果表明：利用PIM方法提取的崇左市甘蔗种植面积比2020年农业统计面积(2 850 km)高出1.96%，与各县区公布的面积一致(R=0.97)，总体精度和F1分数分别为0.98和0.97，与常规方法相比，本文方法鲁棒性更强、精度更高。本文所提出的PIM方法可以为甘蔗识别提供参考。

关键词：遥感甘蔗种植面积概率信息 UNVI

GNSS测量原理及应用课程思政教学设计探索与实施

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中国教育技术装备 2022年第11期 108-109,113页

作者：梁月吉桂林理工大学测绘地理信息学院 541006

以GNSS测量原理及应用课程为例,结合马克思主义、习近平新时代中国特色社会主义思想等先进理论成果,深入挖掘各章节知识点中隐含的思政元素,探索和完善课程思政教学设计,构建课程思政教学实施策略,为社会培养更多德才兼备、全面发展的... 详细信息

以GNSS测量原理及应用课程为例,结合马克思主义、习近平新时代中国特色社会主义思想等先进理论成果,深入挖掘各章节知识点中隐含的思政元素,探索和完善课程思政教学设计,构建课程思政教学实施策略,为社会培养更多德才兼备、全面发展的专业人才。

关键词：课程思政 GNSS测量原理及应用教学设计

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多元宇宙算法在大坝水平位移预测中的应用

测绘科学 2022年第11期47卷 48-55页

作者：张炎刘立龙蒙金龙梁月吉徐勇桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006 广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541006

针对大坝变形预测的影响因素过多且无法精准预测的问题,将主成分分析方法、多元宇宙算法、BP神经网络协同应用于大坝水平位移预测中,构建出PCA-MVO-BP预测模型。通过PCA来降低原始输入参数的维度,消除变量间相关性,并结合多元宇宙算法... 详细信息

针对大坝变形预测的影响因素过多且无法精准预测的问题,将主成分分析方法、多元宇宙算法、BP神经网络协同应用于大坝水平位移预测中,构建出PCA-MVO-BP预测模型。通过PCA来降低原始输入参数的维度,消除变量间相关性,并结合多元宇宙算法的快速收敛、泛化能力强的特性,解决BP神经网络预测模型中的权值和阈值的优化问题。以丰满大坝监测数据为测试样本,将组合模型与常规预测模型进行对比。结果表明:相较于常规LSSVM、RF、SVM算法,组合预测模型的平均误差、标准误差、平均绝对百分比误差值均较小,其预测精度较于单一BP神经网络提高了28.85%。表明了PCA-MVO-BP模型在大坝水平位移预测中的现实性。

关键词：主成分分析多元宇宙算法神经网络大坝水平位移参数优化

低植被覆盖环境下BDS双频多星组合反演土壤水分研究

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地球物理学进展 2022年第6期37卷 2242-2250页

作者：丁琴梁月吉徐宁辉赖建民胡欣淼桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541006 南宁市勘测设计院集团有限公司南宁530022

土壤水分是构成陆地生态系统的重要组成部分,高效、准确的监测其变化具有重要作用.利用全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)反射信号反演土壤水分已成为一种新型的遥感监测方法.目前,已有研究多倾向于在裸土环... 详细信息

土壤水分是构成陆地生态系统的重要组成部分,高效、准确的监测其变化具有重要作用.利用全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)反射信号反演土壤水分已成为一种新型的遥感监测方法.目前,已有研究多倾向于在裸土环境下通过全球定位系统(Global Positioning System,GPS)数据反演土壤水分,同时在引入小波分析分离卫星反射信号时,缺乏对分解层数的探讨.为此,基于北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS),提出一种基于小波分析和最小二乘支持向量机的土壤水分双频多星组合反演方法.探讨不同卫星高度角下小波分解层数对卫星信号的分离效果,并对比分析不同双频卫星组合反演土壤水分的可行性和有效性.以低植被覆盖环境为例,实验表明:(1)由于观测数据受多种因素影响,不同卫星最佳的高度角范围和小波分解层数均不同.(2)采用最小二乘支持向量机能够有效综合各卫星不同频率信号包含的土壤水分信息,反演结果更准确;当双频组合为四星时,反演结果与参考值之间的相关系数为0.977,较单星单频提高了20.74%.双频多星组合不仅使模型反演的效果较好且稳定性更高,而且在低植被覆盖环境下也能保持较好的反演精度.因此,采用BDS双频多星组合反演土壤湿度是可行的.

关键词： BDS-IR 小波分析土壤水分多星组合精度评估

HHO-LSSVM算法在匹配地面点云孔洞修补中的应用研究

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海洋测绘 2022年第6期42卷 65-69页

作者：张炎刘立龙何广焕梁月吉于松超桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006 广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541006 广西建设职业技术学院市政与交通学院广西南宁530007

针对无人机匹配点云经地面点滤波后会存在较多孔洞的问题,提出利用哈里斯鹰算法(harris hawks optimization,HHO)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)来进行地面点云孔洞修补。首先利用八叉树结构法对... 详细信息

针对无人机匹配点云经地面点滤波后会存在较多孔洞的问题,提出利用哈里斯鹰算法(harris hawks optimization,HHO)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)来进行地面点云孔洞修补。首先利用八叉树结构法对滤波后点云数据进行地面特征点提取,其次采用哈里斯鹰算法对最小二乘支持向量机中的核参数和正则化参数进行优化,并利用组合算法构建匹配地面点云孔洞修补模型。实验结果表明,与单一最小二乘支持向量机相比,组合模型的孔洞修补精度提高了22.3%,其稳定性也得到增强,具备一定的时效性及现实性。

关键词：摄影测量点云孔洞修补八叉树结构最小二乘支持向量机参数优化哈里斯鹰算法

基于Relief F-RFE特征优选的桉树人工林提取

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测绘科学 2023年第10期48卷 107-115页

作者：林小棋任超李毅梁月吉岳韦霆梁洁玉桂林理工大学测绘地理信息学院广西桂林541006 广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林541006 广西壮族自治区自然资源和不动产登记中心南宁530000

针对信息冗余导致机器学习分类精度下降的问题,该文提出了一种结合Relief F和递归特征消除法(RFE)进行特征优选的桉树人工林面积提取方法。首先将Zhuhai-1和Sentinel-1卫星影像进行融合,通过结合Relief F和RFE进行特征优选,以减少信息... 详细信息

针对信息冗余导致机器学习分类精度下降的问题,该文提出了一种结合Relief F和递归特征消除法(RFE)进行特征优选的桉树人工林面积提取方法。首先将Zhuhai-1和Sentinel-1卫星影像进行融合,通过结合Relief F和RFE进行特征优选,以减少信息冗余的影响。其次,基于光谱、红边指数、纹理特征、植被指数和后散射系数等特征,采用简单非迭代聚类(SNIC)面向对象和随机森林(RF)算法进行桉树人工林面积提取。最后,为验证Relief F-RFE模型在分类方面的性能表现,将其与无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据以及基于RF特征优选的分类结果进行对比分析。结果表明:利用Relief F-RFE优选特征能有效提高桉树人工林分类精度,总体精度达到96.43%,相比于无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据分类结果,总体精度分别提高14.95%和8.43%。在与RF特征选择方法进行对比时,总体精度有所增长,提高了7.55%。

关键词：桉树人工林影像融合简单非迭代聚类 Relief F-RFE特征选择

基于GNSS-IR双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型

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大地测量与地球动力学 2022年第5期42卷 477-482,519页

作者：梁月吉赖建民任超丁琴施亚杰胡欣淼卢献健桂林理工大学测绘地理信息学院桂林市541006 广西空间信息与测绘重点实验室桂林市541006

提出一种GPS/BDS双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型,并以GNSS接收机实测数据为例,对比分析不同GPS和BDS卫星组合反演土壤湿度的效果。实验表明:(1)GPS和BDS双系统组合相对于单系统在短观测时间内可以提高有效卫星数,通过多元线... 详细信息

提出一种GPS/BDS双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型,并以GNSS接收机实测数据为例,对比分析不同GPS和BDS卫星组合反演土壤湿度的效果。实验表明:(1)GPS和BDS双系统组合相对于单系统在短观测时间内可以提高有效卫星数,通过多元线性回归原理可实现双系统多卫星的有效融合,提高土壤湿度反演的精度;(2)当GPS和BDS组合卫星数达到6颗以上时,反演效果趋于稳定,反演结果与土壤湿度的相关系数均优于0.90,RMSE相对于单星至少提高25.8%。

关键词： GNSS-IR 土壤湿度双系统组合反演精度