多场景下自然资源业务审批地理底图智能调度技术

针对自然资源项目审批存在地块大小不均、图层多样、坐标点数目差异性大等特点,在调用地理底图进行空间分析过程中需适配多地块、多图层、多界址点等不同分析应用场景。本文以空间分析效率和分析系统稳定性为目标,开展动态调度机制研究,智能化选择最优地理空间信息分析方法,构建复合式快速分析体系,达到减少审批项目平均耗时、缩短平均等待时间的目的,以保障系统运行稳定性,提高自然资源审批系统的空间分析效率。     

基于改进型决策树遥感分类的土地利用变化研究

在遥感和GIS技术支持下,以香格里拉建塘镇为研究区,以2000年、2009年Landsat TM影像为基础数据,运用光谱特征和地学辅助知识相结合的改进型决策树分类方法分别对研究区2个年份的基础数据进行土地利用信息提取和变化分析。研究结果显示:(1)基于改进型决策树遥感分类法与最大似然法相比分类精度有明显提高;(2)10 a间,香格里拉建塘镇城镇建筑用地、裸地面积呈上升趋势且变化最大,灌草地面积小幅增加,耕地、林地、水体、雪地冰川呈减少趋势,土地利用变化速度和综合程度越来越快。     

Relationship between Soil＇s Seasonal Freezing Process and Daily Accumulative Hourly Temperature in Northern Xinjiang Region

传统的度日因子模型很难分辨在结冻期土壤每日结冻和解冻的过程,而日小时积温可以区分正积温和负积温对土壤冻结过程的影响.利用北疆地区1951-2010年气象站数据和决策树算法,分析计算日小时积温及表层5cm和10cm土壤冻结状态数据及日小时积温对季节性冻土冻结现象的影响.结果表明：在北疆范围年小时正积温以每年平均160℃增长,而年小时负积温以每年平均153℃减少.季节性冻土发生冻结现象所需的临界值分布与北疆地区气候和土壤分布基本一致,但仍存在空间差异性.北疆地区5cm土壤结冻所需的日小时负积温为-50℃以下,而5cm到10cm土壤结冻所需日小时负积温的平均值差值为-15℃左右.与日最低气温和日平均气温作为土壤结冻判据相比,日小时积温临界值作为判据可获得较高的精确度.在昌吉地区和阿勒泰地区冻土的平均深度随着日小时负积温临界值的增加而减少.     

基于ENVI 的唐山湾三岛土地利用遥感分类方法的比较分析

对唐山湾三岛2010年10月10 m分辨率的SPOT5多光谱数据源,采用不同分类方法进行识别和判断,并对比不同分类器在遥感影像分类中的应用效果和分类精度。有针对性地探究海岛土地利用遥感分类过程中不同方法的优劣,获取最适于岛陆地区土地利用的遥感分类方法。根据土地利用现状分类标准(GB/T21010-2007)和海岛陆域土地利用类型划分的相关规定,将唐山湾三岛主要分为滩涂、裸地、林地、草地、居住区、内陆水体和潮间带(潮水覆盖区)6类。并分别构建结合人为控制的非监督分类、监督分类和基于专家知识的决策树分类系统,参照更高分辨率影像、先验知识和野外调查资料,评价分类结果与实地调查结果的吻合程度,最终通过总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类器精度进行评价和对比分析。     

基于分类回归树算法的东南太平洋智利竹筴鱼渔场预报

为了提高智利竹筴鱼渔场预报水平和满足渔业捕捞生产的需要,利用2002—2008年的东南太平洋公海海域捕捞的中国大型拖网渔船共计15艘的生产统计资料,以及海洋环境数据(包括海表温度、叶绿素a浓度、表温距平、叶绿素a浓度距平、海表温度梯度强度和海面高度异常等数据),基于CART的算法,构建了智利竹筴鱼渔场决策树预报模型。用含1 114条记录的数据集对模型进行训练,并采用ROC方法对该模型诊断中心渔场的准确性进行了分析。最后将该模型应用于2009年各月份的智利竹筴鱼中心渔场预报,并与实际渔场位置进行了对比,结果显示预报渔场与实际生产位置基本一致,表明利用CART决策树方法建立智利竹筴鱼渔场预报模型是可行的。     

基于RS数据的黄河三角洲湿地信息提取及湿地动态变化研究

本文采用分层分类和决策树分类方法,对黄河三角洲1986、1996、2009年3个时期Land-sat-TM数据进行了处理,提取了黄河三角洲湿地信息,分析了三角洲湿地20年间的动态变化。结果表明,湿地变化整体呈先增多后减少的趋势,其中人工湿地比重不断增加,面积增加最多的是盐田湿地,减少最多的是滩涂湿地,土地盐碱化加重;采用分层提取湿地信息的方法精度达到90%,结果优于监督分类和非监督分类。     

基于数据挖掘的渤海湾水生态环境特性研究

由于水生态环境数据的数量、覆盖范围和复杂性都在飞快地增长,如何科学、有效地利用这些数据,从中获取潜在有用的信息,成为水生态环境研究的重要问题.通过对多种海洋数据挖掘技术方法的综合分析,以渤海湾为研究背景,利用海洋环境卫星遥感数据,对渤海湾水生态环境特性进行了一系列的数据挖掘研究.利用k-means算法分别对2008和2009年渤海湾的生态环境遥感数据进行了聚类分析;利用Apriori关联规则算法对聚类离散化处理后的渤海湾生态环境遥感数据进行了关联分析.利用CART算法对2008和2009年渤海湾生态环境遥感数据进行了决策树分析.     

数据挖掘技术在水文预报中的应用及水文预报发展趋势研究

数据挖掘作为知识发现过程中的重要步骤,是从大型数据库中提取未知的、有价值的和可操作性的关系、模式和趋势用于决策支持的过程。我国目前在防洪领域存在着大量水文数据,如何充分有效地利用各种智能算法对这些数据进行分析与挖掘,以形成相应的水文预报模型进行准确的水文预报是防洪决策支持系统完善和发展的重要方面。本文首先全面地介绍数据挖掘的功能分类及以数据挖掘为基础的水文预报体系,然后对数据挖掘技术在水文预报中的应用进行了探讨和研究。     

基于遥感影像的城市森林分类提取及生态价值估算研究

以北京通州新城区城市森林为研究对象,提出一种基于信息论的决策树分类方法,以提取Aster遥感影像中城市森林平面量,改善传统分类方法仅利用影像光谱特征信息的不足,高分辨率影像和地面调查数据验证显示其分类精度达84.6%.结合分类影像图,引入城市森林生态价值评估模型(CITYgreen模型)估算出通州新城区森林的生态价值约为598.87万美元.研究表明,该方法适合大面积区域的城市森林分类提取及其生态价值估算.