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结合机载高光谱与激光雷达数据的林分类型识别研究

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结合机载高光谱与激光雷达数据的林分类型识别研究

作者：由珈齐东北林业大学

学位级别：硕士

林分是森林调查和制图的基本单位,是森林资源管理与监测的重点。高光谱遥感数据中包含数十到数百个光谱通道,可以检测到地物中细微的光谱差异,遥感图像中不同地物的光谱信息和纹理信息的差异可以用来区分不同的林分类型,而激光雷达数据... 详细信息

林分是森林调查和制图的基本单位,是森林资源管理与监测的重点。高光谱遥感数据中包含数十到数百个光谱通道,可以检测到地物中细微的光谱差异,遥感图像中不同地物的光谱信息和纹理信息的差异可以用来区分不同的林分类型,而激光雷达数据可以探测植被空间结构和地形,弥补了光学遥感的缺陷。本文以东北林业大学帽儿山实验林场老山施业区为研究区域。首先对激光雷达数据(Light Detection and Ranging,LiDAR)进行数据预处理,去除多余的噪声点并提取数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM);然后确定最优分割尺度,对高光谱数据进行多尺度分割处理,确定分类系统并根据目视解译法选择最具代表性的样本;分别在高光谱数据中提取光谱、纹理等特征共34个,LiDAR数据中提取高度、强度等特征共112个,利用随机森林特征选择法,选择各特征中重要性较高的变量,高光谱与LiDAR数据各选出11个特征变量,共22个;将选出的特征变量分别加入到随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(SupportVecor Machine,SVM)与高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes,GNB)分类器中,结合不同特征变量与不同分类器,共得到九种分类方案进行研究;最后根据总体精度(overall accuracy,OA)、用户精度(user accuracy,UA)、生产者精度(producer accuracy,PA)与Kappa系数对分类结果进行精度比较与评价。具体结论如下:(1)多源数据较单一数据源可以更好地提高分类精度。与仅使用高光谱或LiDAR数据相比,高光谱+LiDAR作为数据源时的分类精度分别提高了 2.45%和8.22%。单一数据源之间,高光谱数据源的平均分类精度为80.47%,LiDAR数据源的平均分类精度为74.70%,高光谱数据源的平均分类精度高于LiDAR数据源的平均分类精度。(2)RF分类器的平均分类精度为82.92%,高于SVM分类器的平均分类精度81.19%,高于GNB分类器的平均分类精度73.97%。三种分类器之间,随机森林分类器优于支持向量机分类器,支持向量机分类器优于高斯朴素贝叶斯分类器。(3)叶绿素指数作为植被生物化学参数之一,可以有效的提高林分类型分类精度,参与分类后可使分类精度提高约3.32%。(4)五种林分类型中,阔叶混交林分类效果最好,红松林分类效果最差。

关键词：高光谱激光雷达叶绿素分类机器学习

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基于高光谱和激光雷达数据的林分类型识别

林业科学 2021年第5期57卷 119-129页

作者：由珈齐李明泽范文义全迎王斌莫祝坤祝子枭东北林业大学林学院哈尔滨150040

【目的】探讨随机森林、支持向量机分类器下机载高光谱影像和激光雷达点云数据源对林分类型识别的影响,并检验叶绿素在林分类型识别中的作用,为提高林分类型分类精度提供科学依据,为森林资源管理和监测提供技术支持。【方法】以东北林... 详细信息

【目的】探讨随机森林、支持向量机分类器下机载高光谱影像和激光雷达点云数据源对林分类型识别的影响,并检验叶绿素在林分类型识别中的作用,为提高林分类型分类精度提供科学依据,为森林资源管理和监测提供技术支持。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场老山施业区为研究区,以机载高光谱影像和激光雷达点云为数据源,在多尺度影像分割基础上,从高光谱影像中提取光谱、纹理和叶绿素指数等特征,从LiDAR点云中提取高度、强度等特征。通过随机森林的特征选择,选取重要性较高的特征变量,在随机森林和支持向量机分类器下,以影像分割数据为试验样本,设置6种分类方案(随机森林分类器下高光谱影像与激光雷达点云数据结合、高光谱影像数据、激光雷达点云数据,支持向量机分类器下高光谱影像与激光雷达点云数据结合、高光谱影像数据、激光雷达点云数据),对阔叶混交林、樟子松林、落叶松林、红松林和蒙古栎林5种林分类型进行识别,比较不同分类器下不同数据源的分类效果。【结果】高光谱影像数据共提取34个特征变量,激光雷达点云数据共提取72个特征变量,经特征选择后,高光谱影像数据和激光雷达点云数据各选取11个重要性较高的特征(共22个),其中高光谱影像数据提取的归一化植被指数(NDVI)重要性最大。6种分类方案中,随机森林分类器下高光谱影像与激光雷达点云数据结合的分类精度最高(88.02%),支持向量机分类器下激光雷达点云数据的分类精度最低(76.19%)。多源数据协同的平均分类精度(86.22%)高于单源数据(79.98%),随机森林分类器的平均分类精度(82.92%)高于支持向量机分类器(81.19%)。叶绿素指数参与分类后,分类精度提高约3.32%。5种林分类型中,阔叶混交林分类效果最好,平均分类精度为92.62%,红松林分类效果最差,平均分类精度为49.67%。【结论】多数据源较单源数据可更好地提高分类精度,即2种数据协同可以提高林分类型识别精度;单一数据源相比,高光谱影像数据源的分类效果更好,光谱特征是林分类型识别的重要影响因子;林分类型识别时,不同机器学习模型相比,随机森林分类器较支持向量机分类器分类效果更优;叶绿素作为生物化学参数对林分类型识别有积极影响。

关键词：高光谱激光雷达叶绿素特征选择随机森林支持向量机

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榆林沙区植被因子与气候因子相关性分析

内蒙古林业调查设计 2023年第5期46卷 5-8,24页

作者：田小雄赵鑫冯晨辰毕刚蕊由珈齐白佳炜黄河上中游管理局西安黄河规划设计有限公司陕西西安710021 国家林业和草原局西北调查规划院陕西西安710048

为分析榆林市植被盖度变化及生物量与其降水量、温度等气候因子变化的相关性,文章采用2018-2022年的降水量、温度和植被因子数据,利用相关分析法和显著性分析法,进行了植被覆盖度、生物量与降水、温度的年度动态变化分析。研究结果显示,... 详细信息

为分析榆林市植被盖度变化及生物量与其降水量、温度等气候因子变化的相关性,文章采用2018-2022年的降水量、温度和植被因子数据,利用相关分析法和显著性分析法,进行了植被覆盖度、生物量与降水、温度的年度动态变化分析。研究结果显示,在2018-2022年的5 a间,榆林市植被覆盖度和生物量在整体上呈现动态增长趋势,不同植被覆盖类型的植被覆盖度、生物量与气候因子在年度动态变化表现出不同程度的相关性,气温和降水变化对于榆林地区的植被盖度的驱动作用既有正向的,也有负向作用。研究验证了植被覆盖度和生物量变化与气候因子的变化有一定的关系,并分析了产生负相关关系的原因。

关键词：定位监测榆林市相关性分析

环境因子对大兴安岭天然落叶松次生林主要树种更新的影响

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东北林业大学学报 2020年第6期48卷 135-141页

作者：祝子枭刘兆刚董灵波陈莹张凌宇由珈齐东北林业大学林学院、森林生态系统可持续经营教育部重点实验室(东北林业大学) 哈尔滨150040 东北林业大学哈尔滨150040

以大兴安岭2018-2019年57块天然落叶松(Larix gmelinii)次生林样地调查数据为基础,将更新苗按高度级(h)划分为幼苗(h<30 cm)、小苗(30 cm≤h<130 cm)、幼树(h≥130 cm);选取25个环境因子,其中12个林分因子、13个土壤因子;采用冗余分析... 详细信息

以大兴安岭2018-2019年57块天然落叶松(Larix gmelinii)次生林样地调查数据为基础,将更新苗按高度级(h)划分为幼苗(h<30 cm)、小苗(30 cm≤h<130 cm)、幼树(h≥130 cm);选取25个环境因子,其中12个林分因子、13个土壤因子;采用冗余分析对标准地不同高度等级的大兴安岭落叶松、白桦(Betula platyphylla)更新苗密度与环境因子之间的关系进行排序分析,并运用变差分解方法对影响林分更新的林分因子、土壤因子进行量化,分析林分因子、土壤因子对大兴安岭天然落叶松次生林主要树种更新的影响。结果表明:①影响大兴安岭天然落叶松次生林主要树种更新的关键因子为林分平均高、林分郁闭度、枯落物厚度、草本盖度、腐殖质层全氮质量分数;这5个环境因子对落叶松、白桦更新密度的影响,累计贡献率达57.1%,林分因子对更新密度的影响大于土壤因子。②整体上,落叶松、白桦更新密度,与林分平均高、草本盖度呈负相关,与枯落物厚度、郁闭度、腐殖质层全氮质量分数呈正相关。大兴安岭地区幼苗更新严重不足,大部分区域缺乏幼苗更新,整体更新不良。

关键词：落叶松林白桦林次生林林分更新环境因子大兴安岭

我国东北地区冬季气温时空变化特征分布的研究

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林业科技情报 2017年第3期49卷 106-112页

作者：程洁欧阳杨张佳琦由珈齐张银赵颖慧程鹏东北林业大学林学院东北林业大学内蒙古自治区林业监测规划院

以东北地区(包括黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古地区)为研究区域,1960年~2015年138个气象站点的月平均气温数据为数据源,采用网格面积加权法,获得这四个省、地区冬季平均温度时间序列,运用反距离加权法、样条法和克里金法插值并进行... 详细信息

以东北地区(包括黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古地区)为研究区域,1960年~2015年138个气象站点的月平均气温数据为数据源,采用网格面积加权法,获得这四个省、地区冬季平均温度时间序列,运用反距离加权法、样条法和克里金法插值并进行验证,获得东北地区冬季气温空间分布图。将1960~2015年数据按照年际、年代际进行划分,分析随时间变化东北地区气温的趋势图计算方差。研究结果表明:56年来,东北地区的平均气温大致以0.0481℃/年的幅度呈上升趋势,东北暖指数明显增加,暖夜日平均增加趋势为1.4d/10a,北区达到1.9d/10a,南区相对较小为1.2d/10a,故北部相对南部升温快、幅度大。根据气温的时间变化折线图可知,1980~1984年为气温最低年际,2004~2008为气温最高年际,60~70年代是增温过程,70~80年代是降温过程,80年代之后为增温过程,且增温现象明显。根据增温情况,大致以1991年为界,60年代至90年代为偏冷期,90年代之后是偏暖期。

关键词：东北冬季气温空间插值年际变化特征年代际变化特征空间变化特征

基于局部时空的多峰优化算法及其在PID控制中的应用

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计算机学报 2024年第6期47卷 1323-1340页

作者：赵宏李珈瑞刘静西安电子科技大学广州研究院广州510555

多峰优化问题(MultiModal Optimization Problems,MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解,它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性.当前在处理MMOPs时通常面临以下难点:(1)现有方法通常只考虑到... 详细信息

多峰优化问题(MultiModal Optimization Problems,MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解,它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性.当前在处理MMOPs时通常面临以下难点:(1)现有方法通常只考虑到进化过程中种群的当前状态(如常用的贪婪选择策略),容易导致种群陷入局部最优;(2)传统的随机搜索策略在复杂搜索空间内难以快速有效找到全局最优解;(3)当前设计的多峰优化算法往往需要手工设置参数(如变异因子和交叉因子等),而参数的大小将直接影响种群的多样性和收敛性.针对上述难点,本文提出了一种新的基于局部时空的多峰优化(Localized Time-Distance-based Multimodal Optimization,LTDMO)算法,主要包括三个贡献点:首先,提出了结合随机搜索和定向引导的变异(Random and Direction-based Mutation,RDM)策略,利用随机变异增加种群中个体的多样性,并通过划分邻域将整个种群分成不同的可重叠子种群,在局部搜索空间内进行变异操作来更好地定位全局最优解,从而避免个体陷入局部最优.其次,提出了基于时间局部性原理的拥挤选择(Locality-based Crowding Selection,LCS)策略,利用进化过程中的时间局部性记录对当前个体更有潜力的进化方向,并在此方向上生成新的子代,使种群进一步向全局最优解收敛.最后,提出了自适应参数控制(Self-adaptive Parameter Control,SPC)策略,基于个体进化信息自适应调整算法的参数值,降低算法在进化过程中对变异因子和交叉因子的参数敏感性.本文将LTDMO算法在CEC'2013测试集上进行实验,并将结果与其他11种多峰优化算法对比,表明LTDMO算法能有效处理较多的全局最优复杂多峰优化问题,具体地,在F1~F5、F8和F10问题上峰值率和成功率均达到100%;在具有较多局部最优的多峰优化问题(F6和F7)上,LTDMO算法的峰值率达到86%以上,这优于9种其他对比算法的性能;在处理复合多峰优化问题时,LTDMO算法在处理F11、F12、F14、F16问题上性能达到最优.同时将LTDMO算法在比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)控制器上进行应用,结果表明LTDMO算法能为PID控制器找到多种最优控制参数,使系统达到稳定状态且误差更小.

关键词：多峰优化问题邻域变异时间局部性自适应调整参数 PID控制

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TRIZ裁剪方法研究进展综述

计算机集成制造系统 2024年

作者：白仲航毕珈宁河北工业大学国家技术创新方法与实施工具工程技术研究中心河北工业大学建筑与艺术设计学院

裁剪作为TRIZ中提高理想化程度的创新方法，目前已经应用在产品创新设计领域，可有效解决产品创新问题。为更好地进行裁剪方法研究，对国内外主要的相关文献进行研究和分析，系统梳理了裁剪相关概念及主要研究内容。首先，介绍裁剪定义... 详细信息

裁剪作为TRIZ中提高理想化程度的创新方法，目前已经应用在产品创新设计领域，可有效解决产品创新问题。为更好地进行裁剪方法研究，对国内外主要的相关文献进行研究和分析，系统梳理了裁剪相关概念及主要研究内容。首先，介绍裁剪定义、裁剪流程等相关概念；其次，基于国内外相关文献关键词共现图谱，结合文献具体内容，总结出现有裁剪研究主要集中在：对裁剪组件选择，确定裁剪组件后搜索资源进行有用功能分配、裁剪流程优化、裁剪方法的软件实现以及裁剪方法的应用；最后，提出现有裁剪方法存在的问题与不足，为未来进行裁剪方法研究和应用提供参考。

关键词： TRIZ 创新方法裁剪方法计算机辅助创新

基于局部时空的多峰优化算法及其在PID控制中的应用

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计算机学报 2024年

作者：赵宏李珈瑞刘静西安电子科技大学广州研究院

多峰优化问题(Multimodal optimization problems， MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解，它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性。当前在处理MMOPs时通常面临以下难点：i) 现有方法通常只考... 详细信息

多峰优化问题(Multimodal optimization problems， MMOPs)需要同时找到问题的多个高精度全局最优解，它需要算法具有较强的全局搜索能力且能很好地平衡种群的多样性和收敛性。当前在处理MMOPs时通常面临以下难点：i) 现有方法通常只考虑到进化过程中种群的当前状态(如常用的贪婪选择策略)，容易导致种群陷入局部最优；ii) 传统的随机搜索策略在复杂搜索空间内难以快速有效找到全局最优解；iii) 当前设计的多峰优化算法往往需要手工设置参数（如变异因子和交叉因子等），而参数的大小将直接影响种群的多样性和收敛性。针对上述难点，本文提出了一种新的基于局部时空的多峰优化(Localized time-distance-based multimodal optimization， LTDMO)算法，主要包括三个贡献点：首先，提出了结合随机搜索和定向引导的变异(Random and direction-based mutation， RDM)策略，利用随机变异增加种群中个体的多样性，并通过划分邻域将整个种群分成不同的可重叠子种群，在局部搜索空间内进行变异操作来更好地定位全局最优解，从而避免个体陷入局部最优。其次，提出了基于时间局部性原理的拥挤选择(Locality-based crowding selection， LCS)策略，利用进化过程中的时间局部性记录对当前个体更有潜力的进化方向，并在此方向上生成新的子代，使种群进一步向全局最优解收敛。最后，提出了自适应参数控制(Self-adaptive parameter control， SPC)策略，基于个体进化信息自适应调整算法的参数值，降低算法在进化过程中对变异因子和交叉因子的参数敏感性。本文将LTDMO算法在CEC’2013测试集上进行实验，并将结果与其他11种多峰优化算法对比，表明LTDMO算法能有效处理全局最优较多的复杂多模态优化问题，具体地，在F1-F5，F8和F10问题上峰值率和成功率均达到100%；在具有较多局部最优的多峰优化问题（F6和F7）上，LTDMO算法的峰值率达到86%以上，这优于9种的对比算法的性能；在处理复合多峰优化问题时，LTDMO算法在处理F11、F12、F14、F16问题上性能达到最优。同时将LTDMO算法在比例-积分-微分(Proportional-integral-derivative， PID)控制器上进行应用，结果表明LTDMO算法能为PID控制器找到多种最优控制参数，使系统达到稳定状态且误差更小。

关键词：多峰优化问题邻域变异时间局部性自适应调整参数 PID控制

我国医药行业知识产权侵权纠纷多元解决机制的建立与发展

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中国新药杂志 2024年第13期 1303-1310页

作者：朱珈震李静张静中国药科大学理学院中国药科大学图书与信息中心中国药科大学期刊编辑部

近年来我国涉及医药行业的知识产权侵权纠纷案件快速增加，只采用诉讼的方式并不能彻底满足当事人解决纠纷的需求，因此出现了针对专利侵权纠纷的多元解决机制，为专利侵权案件的双方当事人提供便利、多样、有效的专利侵权纠纷解决途径... 详细信息

近年来我国涉及医药行业的知识产权侵权纠纷案件快速增加，只采用诉讼的方式并不能彻底满足当事人解决纠纷的需求，因此出现了针对专利侵权纠纷的多元解决机制，为专利侵权案件的双方当事人提供便利、多样、有效的专利侵权纠纷解决途径。其中药品专利纠纷早期解决机制的全面实施平衡了我国创新药和仿制药的发展，有利于我国医药行业的创新发展。本文通过对相关文献进行分析，阐述我国医药行业所处的环境，针对当前环境采用的多元纠纷解决机制的不足提出建议。

关键词：专利侵权纠纷知识产权医药行业专利纠纷早期解决