基于核梯度提升树的森林高度估测方法

针对大光斑激光雷达波形数据扰动大、树高分布不均匀的问题,基于Boosting集成算法的思想,提出了一种改进的核函数——核梯度提升树(kernel gradient boosting decision tree,KeGBDT).KeGBDT通过梯度提升树叶子节点的输出值计算连接函数的权值,使用连接函数的加权作为核函数的表达形式,从而避免叶子节点中观测值分布不均匀造成的误差.在实验部分,使用星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)数据提取的波形特征作为森林高度估测数据集,在该数据集上将KeGBDT与核随机森林(kernel random forests,KeRF)、线性核、高斯核等常用核函数在岭回归和支持向量回归(support vector regression,SVR)算法中进行了森林高度估测对比实验.另外,基于KeGBDT的岭回归和SVR模型与线性回归、梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林等回归算法进行了森林高度估测对比分析.实验结果表明,基于KeGBDT的回归算法在决定系数与均方根误差两方面都优于常用核函数与回归算法,可以有效减小森林高度估测模型的回归误差.     

基于改进随机森林算法的铁磁材料硬度预测

为了提高基于巴克豪森噪声信号的铁磁材料硬度预测方法的精度并使其自动化,提出一组基于巴氏噪声自回归(auto regression,AR)谱一阶导数、二阶导数的预测特征;设计一种特征抽取算法,以统一频域特征的维度;通过改进随机森林算法的群投票机制减少噪声干扰与运算复杂度.通过2种金属的硬度预测实验,获得预期的结果,采用本文特征与算法的预测方法均方误差仅分别为60. 3、81. 3,与经典时域预测方法的均方误差229. 8、298. 7相比,所提出的特征与算法的预测方法具有明显的精确度和优越性.     

基于高光谱成像技术的马铃薯多种营养成分同时检测

利用高光谱成像技术对马铃薯淀粉、干物质、水分含量进行同时检测。采用多元散射校正方法(MSC)对原始光谱预处理,并通过竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择特征波长,分别建立两种特征波长下的偏最小二乘模型(PLS)和多元线性回归模型(MLR),并对比建模效果。结果表明,采用CARS选择的特征波长建模效果较好。淀粉的最优模型为CARS-MLR模型,其校正模型相关系数(RC)、校正模型的均方根误差(RMSEC)、预测模型的相关系数(RP)、预测模型的均方根误差(RMSEP)分别为0.965、0.376、0.950、0.361;干物质的最优模型为CARS-PLS模型,其RC、RMSEC、RP、RMSEP为0.954、0.386、0.947、0.383;水分的最优模型为CARS-PLS模型,其RC、RMSEC、RP、RMSEP为0.926、0.410、0.929、0.398。研究结果表明,CARS算法是一种有效的高光谱特征波长提取方法,利用CARS选择特征波长建立的预测模型可替代全波段建模。利用高光谱成像技术可以实现马铃薯多种营养成分同时检测。     

基于近红外高光谱成像技术的马铃薯淀粉含量无损检测

以马铃薯为研究对象,应用近红外高光谱成像技术(900¹ 700 nm)对马铃薯淀粉含量进行无损检测.采用多元散射校正法(MSC)对原始光谱进行预处理,并通过回归系数法(RC)和连续投影算法(SPA)选择特征波长.分别建立两种特征波长下的多元线性回归模型(MLR)和偏最小二乘回归模型(PLSR),并对比建模效果.结果表明,对于两种建模方法,采用连续投影算法选择特征波长建模的效果较好;SPA-MLR建模效果优于SPA-PLSR建模效果,其校正模型的相关系数(Rc)和均方根误差(RMSEC)分别为0.972、0.329;验证模型的相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)分别为0.982、0.249.     

基于NDVI的黄土丘陵沟壑区草地生物量模型研究——以宁夏彭阳县为例

基于多年TM遥感影像数据NDVI(归一化差异植被指数),与同期彭阳县草地实测地上生物量做相关性分析,建立NDVI与地上生物量的线性和3种非线性(对数、二次多项式、三次多项式)回归模型,并对这些模型的模拟结果进行了比较。结果表明:(1)在黄土丘陵沟壑区典型草地中,地上生物量与NDVI呈现显著相关;利用NDVI监测草地植被生物量的复相关系数均大于0.6,充分说明利用植被指数检测典型草原生物量是一种简单可行的方法。(2)以NDVI建立的生物量回归模型,其模拟地表生物量的效果较好,地上生物量线性与3种非线性(三次多项式、二次多项式、对数)回归模型都表现出较好的模拟效果,但三次多项式生物量回归模型为最优。(3)用NDVI-生物量三次多项式回归模型模拟彭阳县草地的生物量,显示其呈逐年增加趋势,但2010—2015年增速减缓。     

面向城市固废焚烧过程的缺失数据填充及应用

针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration, MSWI)过程中存在的随机和连续数据缺失问题，提出了一种基于专家经验和约简特征集成模型的填充方法.首先，将过程数据缺失情况识别为随机分布、时间维度和特征维度缺失3种类型.接着，基于专家经验对前2种类型进行缺失填充后，面向第3种类型基于分布相似性和互信息相关性为缺失特征预测模型选择建模数据集和约简特征，建立具有互补特性的随机森林、梯度提升决策树和反向传播神经网络子模型对缺失值进行初步预测，利用贝叶斯线性回归(Bayesian linear regression, BLR)构建集成模型以获得最终填充值.最后，利用填充后的MSWI数据建立基于跨层全连接深度森林回归的二噁英排放浓度软测量模型.实验结果表明所提方法提高了MSWI过程数据的质量.     

枸杞变温压差膨化干燥工艺优化研究

为优化枸杞变温压差膨化干燥的工艺,在前期单因素试验的基础上,采用三因子二次回归正交旋转组合设计,分析预干燥含水率、膨化温度和抽空时间对产品脆度、水分含量和色泽的影响,根据试验数据得到这几个指标的二次回归模型,进行响应面分析与优化.结果表明,预干燥含水率、膨化温度、抽空时间对膨化产品的脆度、水分含量、色泽均有显著影响.枸杞变温压差膨化干燥的最佳工艺是:预干燥含水率20%,膨化温度66.6℃,抽空时间120 min.     

利用机器学习方法改进风云3C星载GNSS掩星温度廓线

本文使用BP神经网络、随机森林回归算法,对2017年全年风云三号C星(FY-3C)GNSS掩星温度廓线数据进行修正和评估.结果表明:在全球范围内,两种方法均可以修正GNSS掩星温度数据,随机森林回归算法的修正效果优于神经网络方法,随机森林回归算法和神经网络方法修正后的结果与再分析数据的平均绝对误差分别为0.03K与0.32K,均方误差分别为0.09K²与1.02K².将全球按照10°×10°划分为324个网格后,随机森林回归算法对平均绝对误差与均方误差修正的正向收益分别为97.53%与92.9%,神经网络方法对平均绝对误差与均方误差修正的正向收益分别为75.61%与67.9%.     

森林植被衰减系数极化特征研究

采用室内宽带极化测量系统获得了小场景森林植被3～10 GHz高精度多极化的频域数据,通过时域响应定量推导了极化衰减差异与回波电平的数学关系,并结合植被的形态特征分析了极化衰减特征随频率的变化规律。结果表明通过不同极化的衰减系数差异能够刻画森林植被结构的形态分布特征。当频率较低时,森林植被的结构分布体现有向性,随着频率的升高,主要的回波来自于冠层,植被结构呈现随机性分布特点。     

高斯过程回归补偿ARIMA的网络流量预测

为提高网络流量时间序列的中期预测精度,提出一种高斯过程回归模型补偿自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的网络流量预测模型.首先通过Brock-Dechert-Scheinkman统计量检验方法确定网络流量时间序列包含线性特征与非线性特征;然后利用ARIMA模型对网络流量时间序列进行非平稳建模,得到符合网络流量序列线性变化规律的模型,并通过人工蜂群算法优化的高斯过程回归模型对具有非线性特性的预测误差序列进行建模与预测;最后将ARIMA模型的预测值与高斯过程回归模型的预测误差值进行相加得到最终的网络流量预测值.仿真对比实验结果表明,提出的预测方法具有更高的预测精度和更小的预测误差.     

A Forest Fire Risk Assessment Using ASTER Images in Peninsular Malaysia

Based on the physical concept of heat energy of pre-ignition, a new fire susceptibility index （FSI） is used to estimate forest fire risk. This physical basis allows calculation of ignition probabilities and comparisons of fire risk across eco-regions. The computation of the index requires inputs of fuel temperature and fuel moisture content （FMC）, both of which can be estimated using remote sensing data. While ASTER data for land surface temperatures （LST） was used as proxys for fuel temperatures, fuel moisture content is estimated by regression technique utilizing the ratio NDVI/LST of ASTER data. FSIs are computed in peninsular Malaysia for nine days before the fires of 2004 and 2005 and validated with fire occurrence data. Results show that the FSI increases as the day approaches the fire day. This trend can be observed clearly about four days before the day of fire. It suggests that FSI can be a good estimator of fire risk. The physical basis provides a more meaningful FSI, allows calculation of ignition probabilities and facilitates the development of a future class of fire risk models. FSI can be used to compare fire risk across different eco-regions and time periods. FSI retains the flexibility to be localized to a vegetation type or eco-regions for improved performance.     

Regulations and patterns of soil moisture dynamics and their controlling factors in hilly regions of lower reaches of Yangtze River basin,China

Time-domain reflectometry was used to make continuous measurements of soil moisture to 18 sample points with depth of 2 m for 36 months in a typical artificial secondary oak forest located in a hilly area on Zijin Mountain in the suburbs of Nanjing,China.The data were then used to examine the patterns of soil moisture variations on temporal and spatial scales and predict the relationships between soil moisture and major factors of both meteorology and topography.Water in the topsoil was active,and the upper 30 cm of soil supplied about 43% of the water content variation during the whole year.This difference of water content changes among layers could be due to the distribution conditions of some soil physical properties.When initial soil moisture was in the range from 10% to 40%,the impact of a single storm event on soil moisture was extremely significant,especially on sunny slope.Both climate and slope condition were related to soil moisture change,and the impact of slope gradient on soil moisture was higher that on shady slope.Moreover,root uptake was another important path of soil water consumption.     

城市地表热环境季节变化及与下垫面特征关系

为进一步揭示城市地表热环境的时空分异机制,利用遥感信息技术提取深圳市西部地区不同季节的地表温度、植被覆盖、不透水面、水分状况等下垫面特征参数,在此基础上分析地表热环境的季节变化特征及与下垫面生物物理参数的定量关系.结果表明:研究区地表热力景观的空间分布、强度随季节发生显著变化;不透水面指数、湿度指数与地表温度分别呈指数正相关、线性负相关且在不同季节表现稳定,而植被指数与地表温度呈非线性关系并随季节变化;多元线性逐步回归分析表明,不透水面对地表温度的调节作用最大、地表湿度次之、植被覆盖最小.     

MODIS大气含水量产品地面资料订正方法研究

在MODIS大气含水量反演过程中误差不可避免,要使用MODIS大气含水量产品必须进行适当订正。以日MODIS大气含水量数字产品为实验样本,根据探空站观测资料,通过差值实现对MODIS大气含水量数字产品的订正。再利用地面水汽压和大气含水量良好的线性关系,通过线性拟合来验证MODIS大气含水量数字产品地面资料订正方法的有效性。结果表明：订正后,2002年1月15日、4月15日、7月15日和10月15日地面水汽压和MODIS大气含水量的相关系数分别提高了0．163,0．049,0．613,0．189;绝对误差分别下降了2．36,0．36,3．22,1．84;相对误差分别减少了64％,139／6,29％,51％。差值订正法能对MODIS大气含水量产品进行有效订正,并提高遥感反演大气含水量的精度,充分发挥卫星观测优势,为其他相关研究提供更为客观的参数。     

天津海积软土工程性质参数之间关系的初步分析

通过对天津海积软土工程性质参数的统计分析,采用回归分析法确定出液限与塑限的线性关系,并得到压缩系数与含水量、孔隙比之间有一定的线性相关性.同时用相关分析与方差分析方法对计算的效果做了检验.     

浙西北龙王山自然保护区植被的研究

本文主要讨论龙王山自然保护区的自然植被类型及其垂直分布规律。本区植被可分为４个垂直分布带，植被类型有８个植被型和２０个群系。认为本区的地带性植是中亚热带常绿阔叶林，落叶阔叶林在本区的分布范围最广，是主要的植被类型。最后，作者对植被资源的保护提出建议。     

红粘土抗剪强度的水敏性研究

为了研究红粘土的地域性特征及红粘土抗剪强度的水敏性,以广梧高速云浮段红粘土为试样,进行一系列基础试验,并绕过量测基质吸力,采用考虑不同含水率的变化研究其抗剪强度水敏性.试验结果表明,该红粘土具有高含水率、高液限、高塑性、缩胀性、裂隙性、高孔隙比、低压缩性和"假粉性"等特点;红粘土应力-应变曲线为强化型曲线,高含水率和低...     

玉米容重与水分相关性分析

用数理统计的方法,根据实验所得的数据,对玉米容重与水分的相关性进行研究,求出线性回归方程,证明玉米容重与水分显著相关.     

重塑膨胀土膨胀力室内试验研究

为了进一步研究膨胀土膨胀力的发展规律,采用平衡加荷法研究南京膨胀土竖向膨胀力随时间、初始含水率、干密度的变化规律。试验结果表明:膨胀土试样初始含水率越小、干密度越大,膨胀速率越快;同一干密度的膨胀土试样随着含水率的增加,膨胀力不断下降,膨胀土试样的膨胀力与含水率基本呈线性关系;同一含水率的膨胀土试样的膨胀力随干密度的增大而增大,膨胀土试样的膨胀力与干密度基本呈幂指函数关系。     

供水管网中三卤化物生成的预测模型研究

对南方某城市的供水管线布控监测点,以实测的相关水质数据为基础,在分析讨论前人提出的三卤化物(THMs)回归预测模型的基础上,采用多元线性和幂指数回归法建立了三卤化物生成的预测模型,较准确的预测了其生成量。