基于时相遥感数据艾里克湖土地利用变化研究

为了量化艾里克湖所在区域（乌尔禾）生态演变规律,选用了乌尔禾区为研究对象,使用4个时段TM遥感图像（1976,1989,2000,2009年）作为数据源,利用RS,GIS技术,对1976年至2009年研究区土地利用特征的时空变化进行了分析。研究表明：从20世纪70年代至今,鸟尔禾区面积林地,草地和其他土地的比例正在逐步减少,耕地和工业用地的比例逐渐增加,居民和道路是非常小的量的增加,水域面积较大变化。     

基于支持向量机的糖尿病诊断优化算法研究

近年来,糖尿病发病率愈发升高,糖尿病的初期诊断也变得愈发复杂.糖尿病病因和多种因素相关,具有一定的不确定性,基于此,提出一种利用机器学习(例如支持向量机SVM)来对糖尿病诊断进行辅助建模的方法,选取美国国家糖尿病数据组提供的糖尿病患者诊断数据(共计231项),对SVM和利用灰狼以及布谷鸟算法对其优化后的结果进行比较,实...     

基于 TM 影像的土地覆盖分类比较研究

以云南省文山壮族苗族自治州麻栗坡县2005年T M影像为试验数据,利用最大似然分类（M LC ）、支持向量机（SVM ）以及随机森林（RF）3种分类方法进行了土地覆盖遥感分类研究。从分类精度、样本数量对分类器的影响、模型复杂度、分类速度等几个方面进行了比较分析。结果表明：随机森林分类法最优,而经典方法之一的最大似然分类法最稳定。所得出的结论对在类似的应用中如何选择合适的分类方法具有一定的参考价值。     

黄土高原防护林区土地利用遥感分类方法研究*

利用陆地卫星５号ＴＭ数据，对位于黄土高原防护林区的山西省隰县进行了大面积（１４００ｋｍ２）的土地利用的计算机自动分类研究。提出了在地形破碎的黄土高原防护林区做遥感图像自动分类的方法和步骤，即把无监分类和有监分类有机结合的混合分类方法，提高了分类精度。本方法为在实践中有效地利用遥感数据提供了一条新途径。     

基于支持向量机中纤板施胶系统逆模型的辨识

逆系统方法是一种通过动态系统的"逆"来研究一般非线性控制系统反馈线性化设计的方法(李春文等,1991).逆系统方法作为一种直接的反馈线性化解耦控制方法,其基本思想是对给定的控制系统,用对象模型生成一种可用反馈方法实现的积分逆系统,将对象补偿成为具有线性传递关系的解耦的规范化系统,然后用线性系统的各种设计理论完成系统的综合(吴热冰等,2003).     

基于遥感的林芝地区森林植被分布研究

目的:探索森林植被分布信息提取的有效方法,提高分类精度,为森林经营管理决策提供可靠的信息支撑。方法:以西藏林芝地区为研究区,2015年生长季的Landsat8OLI遥感影像为主要数据源,结合DEM数据,二类调查数据和外业实测样地数据,利用支持向量机(SVM)分类技术,提取林芝地区森林植被类型、面积及空间分布特征。结果:林芝地区森林总面积为217.05万hm~2,森林植被类型主要有冷杉林、云杉林、云南松林等11类,分类总精度为78.2%。其中冷杉林面积占总体面积的44.7%,分类精度为85.4%;云杉面积约占6.3%,分类精度为82.6%;高山松林约占总面积的12.5%,分类精度为88.3%;云南松林占15%,分类精度为85.6%;桦类约占3.4%,分类精度为69.8%;柏木约占总面积的1.9%,精度为73.2%;栎类占4.7%,分类精度为67.2%;墨脱青冈+刺栲约占总面积的0.05%,精度为59.8%;中平树+大果榕占0.4%,分类精度为74.9%;高山松和阔叶混交林约占4.2%,分类精度为78.3%;其他硬阔类占总面积的16%,分类精度为94.6%。     

基于支持向量机的木材树种识别模型

目前林业信息化正由数字林业迈向智慧林业,高效、无损的木材树种识别技术有利于推动我国林业信息化、智能化发展的进程。为了满足市场对木材高效精准识别的需求,将木材树种识别问题转化为多分类问题,开发了一种基于支持向量机结合线性降维算法的木材树种识别模型。具体而言,首先采用无监督的主成分分析和有监督的线性判别分析,分别对木材近红外高维光谱数据进行降维处理;其次将降维后的特征输入支持向量机模型中,输出各个树种类别上的概率分布。借助网格搜索法并结合5折交叉验证法选取最优核函数和核函数参数,探讨了支持向量机不同核函数对于木材树种分类效果的影响。为了评价模型的识别能力,选取准确率、混淆矩阵和ROC曲线评价提出的模型,并进一步探讨了本木材树种识别方法的可行性。实验结果表明,利用近红外光谱特征的支持向量机模型能准确且高效地识别木材树种。其中,线性判别分析结合支持向量机的模型分类准确率可达97.54%,模型运行速率为6.53 s。     

“3S”技术支持下的成都市土地利用与土地覆盖变化（LUCC）研究

以LUCC理论为出发点,应用＂3S＂技术,建立土地利用变化数据库,并运用数理统计方法研究了成都市2000-2005年土地利用/覆被变化及其驱动力。研究结果表明：建设用地动态度最大,土地利用转移方向表现为大面积耕地转化为建设用地;政策、人口和经济为城市土地利用/覆被变化的主要驱动力,其中,城市化水平对GDP贡献较大,而经济非农化率贡献较小。     

基于粒子群优化支持向量机的时间序列木材含水率预测

木材干燥过程中对含水率的检测是一个复杂的非线性过程。为了提高含水率数据采集的精确性和可靠性,本文将粒子群优化算法（PSO）引入到含水率检测中,优化支持向量机（SVM）参数,对试验采集过程中失真数据时间点对应的实际值进行预测。通过粒子群优化支持向量机算法和拉格朗日插值法的仿真结果进行对比表明：PSO—SVM算法提高了误差精度,避免了拉格朗日插值法的龙格现象,得到了较好的预测结果。     

近红外光谱结合支持向量机快速识别树种

利用阿达玛变换近红外光谱结合支持向量机,对制浆造纸常用木材树种的快速识别进行研究。将各树种近红外光谱先进行多点平滑和标准正态变换预处理以消除噪音干扰和光散射导致的测量偏差,然后基于不同建模策略建立一对多和一对一两种支持向量机模型,考察这两种模型对多树种属间分类和种间分类的预测能力,并与传统的偏最小二乘判别分析分类法进行对比。结果表明,支持向量机预测模型对桉木、相思木、杨木、水杉等树种的属间分类正确率达到98%以上,种间分类正确率均达到95%以上,在处理复杂分类问题时模型稳健性明显优于传统分类方法,从方法上证明了近红外技术工业化应用的可能性,为进一步建立近红外在线检测木片材性分析系统奠定了基础。     

宜良县2010-2020年土地利用时空演变分析

基于宜良县2010年、2015年和2020年3期的土地利用遥感监测数据,利用土地利用转移矩阵法对土地利用的时空变化、城镇扩张趋势和城镇建设适宜区之间的关系进行分析。结果表明,宜良县土地利用变化主要表现为耕地、林地和草地减少,城镇用地和水域增加;2010—2015年城市建设活动相对缓慢,2015—2020年城镇用地急剧增加,城镇扩张向东部延伸,逐渐包含沿南盘江流域散布的村镇;宜良县西部沿滇越铁路散布的村镇城镇化进程较快,可合理利用“一水一轨”构建城市双廊道,并积极与周边城市加强区域经济合作,以此推动宜良县城乡融合高质量发展。     

基于遥感与GIS的临淄区土地利用变化与生态环境效应研究

根据临淄区2008年、2012年和2018年三期土地利用数据,利用地理信息软件对2008-2018年这10年间临淄区的土地利用变化和生态环境效应进行了计算分析。结果表明:研究区2008~2018年主要土地利用类型为耕地和建设用地。10年间,草地和建设用地的面积增加,耕地、林地、水域和其他用地的面积减小,耕地减少的面积最大,建设用地增加的面积最多。草地增加的面积主要来自耕地和林地,建设用地主要来自耕地;耕地和水域为生态高敏感类型,林地为中敏感,草地低敏感,建设用地和其他用地不敏感。2008~2018年期间的土地利用类型变化导致临淄区中高风险、较高风险和低风险区域的面积不断增加,而中风险和低风险的面积不断减少,临淄区区域总体生态风险增加;10年间,生态环境质量指数逐年下降,2008~2012年,耕地转换为建设用地是生态环境质量恶化的主要因子,耕地转换为草地是生态环境质量改善的主要因子;2012~2018年,草地转换为建设用地是生态环境质量恶化的主要因子,建设用地转换为耕地是生态环境质量改善的主要因子。     

基于遥感影像的森林资源变化检测研究

利用ENVI 5.3软件,对滇中某研究区域2015年森林资源二类调查影像和2018年森林资源监测影像进行预处理,按照统一的分类体系对两期影像进行面向对象图像分类,利用流程化动态监测工具实现变化检测.研究结果表明,面向对象的变化检测技术可以很好地区分光谱特征相似或相近的地表覆盖,一定程度上消除并克服了"同物异谱"、"同谱...     

基于随机森林的大姚县TM遥感影像分类研究

随机森林(Random Forest)是一种组合多棵决策树分类器的新的分类算法。以楚雄州大姚县为例,采用Landsat-TM数据,通过最大似然、支持向量机、随机森林3种分类器进行分类对比研究。结果表明,支持向量机和随机森林的分类精度明显优于最大似然法,两者分类精度相差不大;在分类时间上,最大似然法明显比随机森林和支持向量机快,支持向量机最慢。综合分析,随机森林算法表现更优,它在保证分类精度的前提下,也能保证一定的时间效率,更适宜实际生产应用。     

遥感影像判读技术在林地变更调查中的应用探讨

指出了遥感技术在森林资源调查中应用广泛,研究林地变更调查中的遥感影像判读技术,能够有效提高变更调查结果的精度,确保森林资源管理“一张图”的真实性和准确性。结合2017年度广西都安县林地变更调查项目,利用高分辨率遥感影像,参考林业经营管理档案,对变化图斑进行修正和判读,并对判读结果进行了分析。提出了影响遥感影像判读的主要影响因素,为森林资源调查中的影像判读提供参考。     

沽源县土地利用景观格局变化研究

基于GIS／RS环境对两期TM影像数据进行土地利用分类处理,运用土地利用转移矩阵、景观格局分析软件Fragstats3．3,对河北省沽源县土地利用及景观格局变化进行了动态研究。结果表明：随着京津风沙源治理工程的实施,沽源县土地利用景观格局发生了很大变化,土地利用类型变化最明显的是林地、未利用地和耕地,并以林地的增加为主,土地利用景观异质性在增强,景观多样性有所减少和景观组分趋向均匀分布,景观聚集度适中且小斑块数量增多,空间连接性减少,空间分布趋向均衡化分布,斑块形状总体上仍然有规律、简单,受人类干扰程度有所减少。     

吉林省长白山地区土地利用/土地覆盖遥感动态监测分析

利用TM影像数据,通过遥感解译的方法得到长白山地区不同年份(2000、2004、2007年)的土地利用/土地覆盖数据,经过统计分析,得出长白山地区各种土地类型在监测时段内动态变化及相互转化的信息,并对长白山地区的生态保护与经济发展提出了建议。     

基于RS与GIS的浠水县土地利用变化分析

基于RS与GIS的支持,通过影像遥感解译获得研究区土地利用现状图,并运用GIS的土地利用类型转换矩阵模型,研究浠水县2个时期的土地利用类型变换特征。根据土地利用动态度模型计算浠水县单一土地利用类型的动态度,改进了传统研究方法上的不足,发现各用地类型之间的相互转换关系,从而达到根据经济发展要求来适当调整各类用地结构比例关系的目的。