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基于无人机遥感影像的裸岩识别及早期石漠化评价

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西南大学学报（自然科学版） 2022年第12期44卷 125-135页

作者：林家元程亚男西南大学重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站重庆400715 西南大学地理科学学院重庆400715

石漠化是造成喀斯特地区生态环境退化和社会经济落后的主要因素之一.石漠化现状及其空间分布的调查与评价是治理石漠化的前提.基于卫星遥感技术的石漠化调查评价方法,因受传感器性能及自然环境的限制,信息提取精度较低,适用于裸岩呈大... 详细信息

石漠化是造成喀斯特地区生态环境退化和社会经济落后的主要因素之一.石漠化现状及其空间分布的调查与评价是治理石漠化的前提.基于卫星遥感技术的石漠化调查评价方法,因受传感器性能及自然环境的限制,信息提取精度较低,适用于裸岩呈大面积连片分布的石漠化地区.无人机遥感技术为石漠化调查评价提供了新的途径,由于所获图像分辨率高,特别适用于裸岩呈小面积破碎化分布的早期石漠化地区.以重庆市北碚区槽上地区局部为研究区,基于无人机可见光影像,利用面向对象图像分析方法识别提取破碎化裸岩并完成早期石漠化调查评价.采用多尺度分割法来分割影像,先确定最优分割尺度,然后创建具有层次结构的地物对象.利用不同层次地物的光谱与形状特征建立对应的地物分类规则.将地物自动分类结果与目视解译数据比较,对基于规则的对象分类方法进行精度评价.统计研究区所提取裸岩的面积,根据所占比例,对石漠化程度进行评价.结果表明,采用面向对象的规则分类方法对试验区无人机高分辨率影像地物类型分类的总体精度为88.6%,Kappa系数为0.86;裸岩所占面积为21.2%,石漠化程度评价为微度.

关键词：重庆喀斯特槽谷区石漠化无人机遥感面向对象图像分析多尺度分割分类规则

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国内外城市轨道交通分类规则与方法研究

城市轨道交通研究 2023年第9期26卷 57-61页

作者：陈燕申中国城市规划设计研究院北京100044

目的:城市轨道交通系统的类型是实施其作为骨干公共交通国家战略的基本依据。我国现行的城市轨道交通分类标准已经过时,在城市轨道交通技术蓬勃发展及乘客出行需求日益多样化的大背景下,需研究并制订针对我国城市轨道交通分类的国家标... 详细信息

目的:城市轨道交通系统的类型是实施其作为骨干公共交通国家战略的基本依据。我国现行的城市轨道交通分类标准已经过时,在城市轨道交通技术蓬勃发展及乘客出行需求日益多样化的大背景下,需研究并制订针对我国城市轨道交通分类的国家标准。方法:介绍了WTO(世界贸易组织)、美国、欧洲、国外社会团体的分类规则;介绍了我国现行分类标准CJJ/T 114—2007《城市公共交通分类标准》,并分析了其存在的主要问题;介绍了国外城市轨道交通分类规则;分析了适用于我国城市轨道交通分类国家标准的设计目标、分类规则,以及城市轨道交通制式的基本属性与技术特征等。结果及结论:我国城市轨道交通的公共属性决定了其分类需具有强制性和基础性,国外的分类规则和方法应予以借鉴;城市轨道交通分类国家标准的起草与现行城市轨道交通国家标准、行业标准、工程建设标准和产品标准应保持一致,对于术语、分类定义等内容需符合标准化规则;宜采用“制式”作为城市轨道交通类型的表达,制式的分类应包括如服务对象、性能、安全要求和规格尺寸等按照目的用途和功能表达类型所划分的基本属性,以及类型、术语、定义、功能、车辆指标、运行特性和运行环境等技术特征。

关键词：城市轨道交通分类规则分类方法

机载激光雷达大区域亚热带森林垂直结构分类和地上生物量估测

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机载激光雷达大区域亚热带森林垂直结构分类和地上生物量估测

作者：周相贝广西大学

学位级别：硕士

摸清森林冠层的垂直结构、准确估测其地上生物量,有助于深入了解森林生态系统的结构和功能。本文以一个面积为237.6?10km的中国南方亚热带区域为研究区,采用机载激光雷达数据与样地数据,研究森林垂直结构分类和地上生物量估测方法,主要... 详细信息

摸清森林冠层的垂直结构、准确估测其地上生物量,有助于深入了解森林生态系统的结构和功能。本文以一个面积为237.6?10km的中国南方亚热带区域为研究区,采用机载激光雷达数据与样地数据,研究森林垂直结构分类和地上生物量估测方法,主要研究内容和方法如下:1)机载激光雷达森林垂直结构分类方法:采用10阶多项式对离散机载激光点云的高度—覆盖度频率分布进行拟合,得到反映冠层物质垂直分布的垂直冠层剖面(伪波),通过伪波提取有效峰、冠层/剖面层表面高、层下高、林层高/冠层表面高比值等冠层垂直结构参数,建立分类规则对乔木层垂直结构进行分类(6个类型),采用混淆矩阵评估分类精度,并选取一个面积为1369 km的区域进行制图以检验分类规则的可推广性。2)基于垂直结构分类的机载激光雷达森林乔木层地上生物量估测方法:在森林冠层垂直结构分类的基础上,从森林冠层三维结构分析出发,将机载激光雷达变量分为3组,通过有规则的穷举法组合,构造了44个森林乔木层地上生物量估测的乘幂模型式,通过优选得到4个森林类型(松树林、杉木林、桉树林和阔叶林)各个垂直结构类型的最优地上生物量估测模型,分析了森林垂直结构分类对生物量估测精度的影响。3)机载激光雷达森林中灌木层、草本层生物量估测方法:采用逐步回归、随机森林、一元一次多项式、一元二次多项式、乘幂模型构建了4个森林类型的灌木层和草本层生物量估测模型,并分析了乔木层覆盖度对灌木层和草本层生物量估测的影响。主要研究结果包括:1)乔木层垂直结构类型的总体分类精度为93.9%,Kappa系数为0.913。单峰、双峰、3峰剖面的分类错误率为6.2%、7.4%和9.1%,杉木林、松树林、桉树林和阔叶林的分类错误率分别为9%、6.4%、2.4%和6.9%,各个林层的检测精度均高于96%,漏检率均小于4%,误检率均小于10%。制图区域的分类规则的有效率达到99.8%。2)未进行冠层垂直结构分类时,杉木林、松树林、桉树林、阔叶林4个森林类型的地上生物量估测模型的变量解析率(R)为0.65、0.65、0.74、0.50,相对均方根误差(r RMSE)为18.88%、20.73%、23.21%、32.46%。通过冠层垂直结构分类后,4个森林类型地上生物量估测模型的r RMSE的加权平均分别减小了7.20%、9.85%、1.91%和7.48%。当将各个森林类型的垂直结构类型分别聚类为2个类型后,地上生物量估测模型的r RMSE加权平均分别减小了7.44%、7.17%、3.10%和1.78%。3)各个森林类型中所有灌木层生物量估测模型的R都小于0.45,r RMSE都大于100%,所有草本层生物量估测模型的R都小于0.28,r RMSE都大于92%。根据乔木覆盖度分层(类)后发现,当乔木层覆盖度较低时,灌木层和草本层生物量估测效果略好不分层时的估测效果,但整体估测效果仍然不好,且乔木层覆盖度较高时的估测效果均差于不分层时的估测效果。本研究开发了一种机载激光雷达森林垂直结构分类新方法,实现了空间位置明确且具有丰富生态学意义的森林冠层垂直结构分类;通过对森林垂直结构进行分类,可以有效地提高森林地上生物量的估测精度;由于受乔木层的干扰影响,中低密度机载激光雷达点云(平均点云密度4.9点/m)难以准确估测大区域亚热带森林中灌木层和草本层生物量。本研究发现对机载激光雷达大区域亚热带森林垂直结构分类和生物量估测具有重要参考价值。

关键词：机载激光雷达连续冠层剖面模式剖面分类规则乘幂模型随机森林穷举法

基于数据驱动理念的电力日负荷曲线预测方法研究

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电力系统及其自动化学报 2020年第1期32卷 42-49页

作者：陆海罗凤章杨欣罗恩博李耀华郝珺南云南电网有限责任公司电力科学研究院昆明650217 天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072 云南电网有限责任公司大理供电局大理671000

针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相... 详细信息

针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相关性分析,以此确定对负荷影响较密切的因素,随后建立分类器得到各主要影响因素与各负荷类别之间的关系为后续预测模型奠定基础。对预处理后得到的不同类型的负荷数据采用最小二乘支持向量机方法建立不同的负荷预测模型。以南方某发达城市2008年的负荷数据作为算例验证数据,将本文所提负荷预测方法所得结果与未经数据预处理的负荷预测方法所得结果进行比较,结果表明本文提出的方法得到的预测结果精度较传统方法提高约6%。

关键词：负荷特征负荷预测聚类分析关联分析分类规则

基于高分二号数据的面向对象城市土地利用分类研究

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遥感技术与应用 2019年第3期34卷 547-552,629页

作者：宋明辉轨道交通工程信息化国家重点实验室中铁第一勘察设计院集团有限公司

利用国产高分二号数据提取城市地物类别的方法研究具有重要的意义。以鸡西市城区作为研究区域,采用高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,对影像进行多尺度分割,建立相应地物的分类规则,采用规则集的面向对象分类方法对地物进行分类,并与支... 详细信息

利用国产高分二号数据提取城市地物类别的方法研究具有重要的意义。以鸡西市城区作为研究区域,采用高分二号(GF-2)遥感影像为数据源,对影像进行多尺度分割,建立相应地物的分类规则,采用规则集的面向对象分类方法对地物进行分类,并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)监督分类结果进行比较。实验结果发现:利用面向对象方法对城市土地利用分类的总体精度92.52%,Kappa系数为0.91,与SVM方法相比较,有很大的提高,分类效果更加能体现城市地类形状特征。使用面向对象的分类方法对高分二号影像进行分类效果更好,精度更高,基于高分二号数据面向对象分类方法是提取城市土地利用分类的有效方法。

关键词：高分二号面向对象多尺度分割分类规则

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基于分类模式树的恒星光谱自动分类方法

光谱学与光谱分析 2013年第10期33卷 2875-2878页

作者：赵旭俊蔡江辉张继福杨海峰马洋太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

频繁模式是频繁出现在数据集中的模式,在数据挖掘中起着非常重要的作用。针对恒星光谱分类任务,在频繁模式的基础上,提出一种基于分类模式树的恒星光谱分类规则挖掘方法。首先根据数据库中恒星光谱各属性出现的频率不同,其在分类中的重... 详细信息

频繁模式是频繁出现在数据集中的模式,在数据挖掘中起着非常重要的作用。针对恒星光谱分类任务,在频繁模式的基础上,提出一种基于分类模式树的恒星光谱分类规则挖掘方法。首先根据数据库中恒星光谱各属性出现的频率不同,其在分类中的重要程度也不同的特征,提出一种新的树型结构——分类模式树,给出了相关概念及其构造方法SSCPTC,然后,将恒星光谱的特征信息映射到分类模式树上,通过采用自顶向下和自底向上两种模式相结合的方法对分类模式树进行遍历,实现分类规则的提取,同时引入模式有用度的概念来调整分类规则的数量、提高分类模式树的构造效率;最后采用国家天文台提供的SDSS恒星光谱作为实验数据,验证了该方法的正确性,而且具有较高的分类正确率。

关键词：恒星光谱分类规则模式有用度决策属性

一种基于约束概念格的恒星光谱数据自动分类方法

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光谱学与光谱分析 2010年第2期30卷 559-562页

作者：张继福马洋太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

概念格是数据分析与知识提取的一种有效形式化工具,约束概念格是一种新的概念格结构,具有构造的时空复杂性低,所提取知识的实用性和针对性强等特点。针对海量恒星光谱自动分类任务,依据约束概念格结点外延与训练样本数据集等价划分之间... 详细信息

概念格是数据分析与知识提取的一种有效形式化工具,约束概念格是一种新的概念格结构,具有构造的时空复杂性低,所提取知识的实用性和针对性强等特点。针对海量恒星光谱自动分类任务,依据约束概念格结点外延与训练样本数据集等价划分之间的关系,通过引入外延支持度和划分支持度的概念,提出了一种基于约束概念格的恒星光谱数据分类规则挖掘方法,并采用SDSS恒星光谱数据集,实验验证了由该方法所提取出的分类规则具有较高的分类效率和分类正确率,从而为海量的恒星光谱数据自动分类提供了一种有效方法。

关键词：恒星光谱约束概念格分类规则划分支持度外延支持度

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一种改进的基于规则实例多覆盖分类算法

数据采集与处理 2017年第6期32卷 1232-1238页

作者：周忠眉李莎莎闽南师范大学计算机学院漳州363000 安徽广播电视大学合肥230000

基于规则分类算法提取的规则集通常存在3个问题:首先,提取的分类规则集中短规则过少,致使高质量的规则不多;其次,规则集中规则数量少,训练数据中几乎所有实例仅被规则覆盖一次;第三,虽然提取大量的规则,但是训练数据中存在一些小类样本... 详细信息

基于规则分类算法提取的规则集通常存在3个问题:首先,提取的分类规则集中短规则过少,致使高质量的规则不多;其次,规则集中规则数量少,训练数据中几乎所有实例仅被规则覆盖一次;第三,虽然提取大量的规则,但是训练数据中存在一些小类样本的实例不能被任何一条规则覆盖。本文提出一种改进的基于规则的实例多覆盖分类算法(Rule-based classification with instances covered by multiple rules,RCIM),其特点是:(1)为了提高规则的质量,在选择生成规则的第1项时不仅考虑属性值的好坏,而且还考虑了属性值补的好坏;(2)一次产生尽量多,高质量的规则,而且当训练数据的实例至少被两条规则覆盖后才将其删除;(3)当遇上难以判断的测试数据时,对测试数据的各个属性值进行二次学习提取规则。算法RCIM不仅可以有效地提取大量的规则,而且较大程度地提高了规则的质量。通过在大量数据上实验结果表明,RCIM比许多其他算法取得了更高的分类准确率。

关键词：数据挖掘:分类分类规则规则覆盖

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特征优选下的遥感影像面向对象分类规则构建

测绘科学 2019年第2期44卷 26-32页

作者：戴莉莉李海涛顾海燕余凡辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 中国测绘科学研究院北京100830

针对分类规则及其阈值的确定主要依赖人工经验、通用性差问题,该文提出了特征优选支持的面向对象分类规则构建方法。该方法利用面向对象技术,首先使用Boruta算法对先验样本数据集进行特征选择,然后根据隶属度函数构建分类规则集,最后引... 详细信息

针对分类规则及其阈值的确定主要依赖人工经验、通用性差问题,该文提出了特征优选支持的面向对象分类规则构建方法。该方法利用面向对象技术,首先使用Boruta算法对先验样本数据集进行特征选择,然后根据隶属度函数构建分类规则集,最后引入置信区间概念,确定分类规则的阈值。以德国波兹坦地区的航空影像、数字表面模型(DSM)以及地面真实参考影像为实验数据,构建城市建筑、城市绿地(包括草地和树木)这两种地类的分类规则,利用不同数量的训练样本,开展面向对象分类实验,与支持向量机(SVM)监督分类方法进行对比分析。实验结果表明,在相同的优选特征下,利用置信区间确定阈值得到的分类规则,提取效果及分类精度更好,尤其在训练样本量少的情况下,该方法得到的分类精度比SVM高30%～40%。

关键词：面向对象影像分类分类规则 Boruta算法置信区间训练样本统计