采用逻辑回归的汾河流域遗址分布研究

为了更好地指导考古挖掘和理解古人类活动,该文从汾河流域DEM数据中提取高程、坡度、坡向、地形起伏度、地表曲率、距河流距离及距大遗址距离等作为自变量,利用二元逻辑回归建立流域内仰韶时期至夏商时期各时期遗址分布模型,对模型结果进行了定量分析并生成了汾河流域各时期遗址分布概率图,在此基础上对汾河流域人类文化遗址的分布特征进行研究。遗址分布模型总体分类精度较好。遗址分布模型对考古工作及古环境研究具有重要价值,可以为考古工作提供决策支持。     

归一化植被指数在遗址探测中的应用

针对目前遗址探测研究多基于单时相遥感数据开展,存在偶然性,对最佳探测时间的研究较少等问题,该文以洛阳盆地为研究对象,利用多时相遥感数据,通过时间序列谐波分析算法(HANTS)重构时间序列植被指数数据集,去噪的同时对比分析出利用冬小麦长势信息进行地下遗址遥感监测的最佳时间区间。研究表明,受地下遗址的胁迫,在分蘖期,冬小麦长势明显比非遗址区的长势差,表明该时期是进行地下遗址探测的最佳时期,进而对最佳探测时期内NDVI积分,有效增强了遗址区和非遗址区之间差异,突出地下遗址的位置和轮廓信息。利用该研究成果,文章成功探测到汉魏洛阳故城以及古伊洛河异常区,与现有的考古资料相吻合。     

最大熵模型的巴基斯坦遗址预测分布研究

针对巴基斯坦的遗址分布问题,该文通过对巴基斯坦的遗址分布进行预测,基于674处遗址点,选取DEM、土壤类型、土地利用类型、离水距等环境变量作为自变量,构建Maxent遗址预测模型,利用Logistic模型验证Maxent模型的精度,并用Kvamme增益值进一步验证两模型的精度。结果表明,印度河流域遗址分布概率高,北部高地地区遗址分布概率低。Maxent模型和Logistic模型都具有较高的准确度,而Maxent模型的增益值远大于Logistic模型,模型精度更高;在局部尺度下,Maxent模型表现更加稳定,其增益值基本保持不变,而Logistic模型在不同的子区域内增益值并不稳定。Maxent模型对于小规模数据集的预测效果也优于Logistic模型。     

结合二维EMD与自适应高斯滤波的遥感卫星影像去噪

传统的遥感影像去噪方法在去除影像噪声时，往往会造成去噪后影像细节信息丢失和模糊的问题。本文将二维EMD去噪理论用于遥感影像的去噪，提出了二维EMD与自适应高斯滤波相结合的遥感影像改进去噪算法。在去噪时能够保留低频信息不变，只对影像高频信息进行二维EMD分解后的不同频率IMF分量图作自适应高斯滤波去噪，从而更好地对含噪影像进行去噪。两组试验对比分析表明：本文算法具有较大的峰值信噪比、平均梯度和结构相似性，具有较小的均方根误差；并且边缘检测结果也表明，噪声在被滤掉的同时，经本文算法去噪后的影像能较多和更好地保留原始影像的细节信息和边缘轮廓信息，具有更好的去噪效果。     

新石器时代榆林东北部环境宜居性分析

针对榆林东北部地区新石器时代的环境宜居性分布规律进行研究,通过SOFM神经网络模型对研究区聚落等级进行划分,结合地形高程、坡度、坡向、距水系距离、植被覆盖度等因子,构建指数模型。研究结果表明,研究区遗址大都分布在海拔1 000~1 200m、坡度3~9°、距水系距离为0~800m、坡向为阳坡以及植被覆盖度较好的区域,一级聚落均分布在古代环境宜居性较高的区域。与仅使用地形因子建立的指数模型相比,加入植被覆盖度和聚落等级因子的模型对不宜居的沙漠和遗址分布空白区域划分的宜居性等级低,对遗址分布密集的宜居区域划分的宜居性等级高,宜居性等级划分结果与各等级遗址密度分布的客观事实更为吻合,综合因子模型对区域宜居性等级划分更为精确。     

基于遗传算法局部方向梯度的古墓葬圆形土壤标志检测

中国新疆北部古墓葬目标在Google Earth上显示为两大类:一类是斑点型,另一类是圆环型,两类的边界都比较模糊。自动提取这些古墓葬目标比较困难,针对这一问题,提出了一种基于遗传算法局部方向梯度的圆形检测算法。该方法采用局部方向梯度,并且基于计算边缘方向梯度的主分量实现,因此该方法能适用各种边缘特征,遗传算法的加入能够提高在圆形不连贯、多圆相交等情况下圆形自动检测的鲁棒性。本文选取新疆北部作为试验区域,结果表明本文方法与传统的基于霍夫变换的圆形检测算法相比,能适应多特征的圆形边缘,而且不用设定自动检测中的阈值,更加智能化,自动化。