检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感信息 2023年第5期38卷 66-72页

作者：汤连盟吕伟才蒲涛陈梁徐克立安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

针对西北地区缺乏长时间序列干旱监测及成因分析,基于2001—2020年(4—10月)MODIS的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和陆地表面温度(land surface temperature,LST)计算温度植被干旱指数(temperature vegetation drought index,TVDI),利用趋势分析法(Sen-MK)及Hurst指数法揭示了西北干旱区TVDI时空动态变化、未来持续状态,基于地理探测器模型分析了TVDI的影响因子。结果表明:近20年来,西北地区存在“暖湿化”现象;空间特征表明2004年、2006年、2007年及2019年发生了重大规模的干旱事件;TVDI单因子影响力依次为高程、温度、坡度、土地利用、降雨量;双因子交互结果显示高程∩温度、高程∩坡度、高程∩土地利用、高程∩降雨量这4类双因子交互组合影响力最大。

关键词：西北地区 TVDI 趋势分析未来持续性分析地理探测器

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基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶片含水量反演

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麦类作物学报 2022年第10期42卷 1291-1300页

作者：芮婷婷徐云飞程琦杨斌冯志军周涛张世文安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001 安徽理工大学地球与环境学院安徽淮南232001

为了快速监测小麦叶片水分含量,以敏感波段组和植被指数组2种变量分别作为输入变量,以地面同步观测的冬小麦叶片含水量作为输出变量,分别采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和粒子... 详细信息

为了快速监测小麦叶片水分含量,以敏感波段组和植被指数组2种变量分别作为输入变量,以地面同步观测的冬小麦叶片含水量作为输出变量,分别采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化极限学习机,建立冬小麦叶片含水量预测模型,并对其反演效果进行比较。结果表明,光谱反射率和植被指数与叶片含水量之间存在较为密切的相关性,依此确定的敏感光谱波段为红光、蓝光和近红外波段,敏感植被指数为绿度指数、过红指数、归一化绿红差值指数、三角形植被指数和过绿指数。从2种变量的建模效果看,基于植被指数组构建的模型的精度和稳定性均优于敏感波段组,其中基于植被指数组的PSO-ELM模型在6个叶片水分含量反演模型中表现最佳,其r 2和RMSE分别为0.98和0.26%。利用最优模型反演得到研究区冬小麦叶片含水量的分布范围为45%~75%,平均为64.57%,反演结果与地面实测较相符,说明基于无人机光谱数据通过建立以植被指数为变量的PSO-ELM模型可实现对冬小麦叶片水分含量的精准预测。

关键词：无人机多光谱冬小麦敏感波段植被指数叶片含水量

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一种基于深度学习的高精度行人步长估算方法

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测绘科学 2023年第6期48卷 19-26,130页

作者：朱平余学祥韩雨辰张灿肖星星安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

针对行人惯性导航定位(PDR)算法中传统步长估计方法精度不高,现有的长短时记忆(LSTM)网络计算复杂度高的问题,该文提出一种基于堆栈式降噪自编码器、灰狼优化算法与门控循环单元(SDAE-GWO-GRU)的步长估计模型。采用深度学习网络SDAE对... 详细信息

针对行人惯性导航定位(PDR)算法中传统步长估计方法精度不高,现有的长短时记忆(LSTM)网络计算复杂度高的问题,该文提出一种基于堆栈式降噪自编码器、灰狼优化算法与门控循环单元(SDAE-GWO-GRU)的步长估计模型。采用深度学习网络SDAE对加速度数据进行降噪重构,然后将降噪后的数据输入经GWO优化后的GRU网络中进行训练。实验表明,该文的步长估计模型的单步步长误差率均值为1.09%,标准差为0.94%,精度优于传统的步长估计方法。

关键词：步长估计堆栈式降噪自编码器灰狼算法 GRU网络行人定位

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城乡生态质量对经济快速增长区建设用地扩张的响应——以合肥为例

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测绘通报 2022年第8期 54-60页

作者：王建苏涛朱菲夏俊廖晋一安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

21世纪以来,中国经济增长促进了城市化进程的快速发展,也在一定程度上带来一系列环境问题。本文以合肥为例,选用2002、2010、2020年的Landsat系列影像,利用改进的遥感生态指数(MRSEI),并引入城市扩张强度、城市重心转移模型等,探讨了城... 详细信息

21世纪以来,中国经济增长促进了城市化进程的快速发展,也在一定程度上带来一系列环境问题。本文以合肥为例,选用2002、2010、2020年的Landsat系列影像,利用改进的遥感生态指数(MRSEI),并引入城市扩张强度、城市重心转移模型等,探讨了城乡生态变化对建设用地扩张的响应。结果表明:2002—2020年合肥市主城区与周边乡镇生态环境质量总体呈恶化趋势,其中周边乡镇MRSEI均值由2002年的0.747下降至2020年的0.495,降幅为33.7%,主城区MRSEI均值由2002年的0.669下降至2020年的0.491,降幅为28.73%;周边乡镇生态质量下降幅度高于主城区,建设用地扩张强度大于主城区,生态破损更为严重。生态环境恶化区域主要由主城区向周边乡镇放射性分布,生态环境变好的区域主要集中在老城区周围,而城市扩张的区域与MRSEI评价结果显示的生态环境恶化区域基本重合,生态环境变化与城市建设用地扩张强度呈明显的负相关关系。

关键词：建设用地扩张 MRSEI 生态质量合肥扩张强度

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融合光照强度的地磁室内定位方法研究

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测绘科学 2022年第7期47卷 35-42页

作者：韩雨辰余学祥仲臣肖星星徐锦修安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

针对单一地磁室内定位技术精度及稳定性较差的问题,该文提出基于Tent-ASO-BP算法模型的地磁/光强融合定位方法。离线阶段数据预处理后,将坐标轴转换的地磁三轴数据与对应光强数据结合提高定位点的特征维度,采用克里金插值法建立不同分... 详细信息

针对单一地磁室内定位技术精度及稳定性较差的问题,该文提出基于Tent-ASO-BP算法模型的地磁/光强融合定位方法。离线阶段数据预处理后,将坐标轴转换的地磁三轴数据与对应光强数据结合提高定位点的特征维度,采用克里金插值法建立不同分辨率指纹库;在线阶段利用已建立的Tent-ASO-BP算法模型输出定位结果。实验结果表明,该定位模型具有较好的定位性能,可有效应用于室内定位;且相比单一地磁定位技术,地磁/光强融合定位技术可明显提升定位精度及稳定性。

关键词：室内定位 BP神经网络原子搜索算法混沌映射光照强度

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基于3种地理加权回归方法的安徽省土壤pH空间预测制图对比研究

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地理科学 2023年第1期43卷 173-183页

作者：陈宣强赵明松卢宏亮徐少杰邱士其胡克宏安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽省教育厅重点实验室安徽淮南232001 矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

基于安徽省140个采样点的土壤pH数据,综合考虑土壤、地形、气候、生物等因子对土壤pH的影响,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)、主成分地理加权回归(Principal Component Geographically Weighted Regression,PCA-GWR)和混合地理加权回归(Mixed Geographically Weighted Regression,M-GWR)3种模型对安徽省土壤pH空间分布进行建模预测,揭示环境因子对土壤pH的影响在空间上的差异,最后以多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)为基准比较3种GWR模型的精度。研究表明:①安徽省土壤pH具有空间异质性,且集聚特征明显。②3种GWR模型中M-GWR模型略优,GWR、PCA-GWR和M-GWR的建模集调整后决定系数(Radj 2)分别为0.59、0.62和0.63;对比MLR模型,3种GWR模型的Radj 2分别提升了23%、31%和35%。M-GWR生成的预测图在空间上过渡平滑,建模效果稳定,其预测结果表明安徽省淮河以北地区多为碱性土壤,长江以南多为中性或酸性土壤,符合“南酸北碱”特征。③GWR及其改进模型可以有效地预测土壤pH属性,反映环境因子在不同空间位置上对土壤pH的影响程度,而M-GWR兼具变量作用的全局性和和局部性,进而提升了模型解释能力,为大区域数字土壤制图提供了重要的参考方法。

关键词：土壤pH 地理加权回归数字土壤制图安徽省

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基于无人机遥感的多特征组矿区草本植物地上生物量反演

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草业科学 2024年第1期41卷 35-48页

作者：俞静张世文芮婷婷李唯佳蔡慧珍安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 矿山环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001 安徽理工大学地球与环境学院安徽淮南232001

植被地上生物量可作为评价矿山生态修复地生态功能的重要指标,为实现对修复地地上植被生物量快速、准确的预测,以安徽省铜陵市铜官山矿区草本植物地上生物量为研究对象,将无人机高分辨率多光谱影像作为数据源,提取了单波段光谱反射率、... 详细信息

植被地上生物量可作为评价矿山生态修复地生态功能的重要指标,为实现对修复地地上植被生物量快速、准确的预测,以安徽省铜陵市铜官山矿区草本植物地上生物量为研究对象,将无人机高分辨率多光谱影像作为数据源,提取了单波段光谱反射率、植被指数两种光谱特征以及各波段纹理特征变量,并利用高精度DEM(digital elevation model)生成地形特征,再先后使用灰色关联法和熵权法对光谱特征和纹理特征分别进行筛选,进而将筛选出的特征变量和地形特征变量分为光谱特征组和多特征组。采用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)以及Elman神经网络3种机器学习算法分别构建基于光谱特征组和多特征组的生物量预测模型,比选精度较高的矿区草本植物地上生物量反演模型。结果表明,在光谱特征基础上引入纹理特征和地形特征后3种反演模型精度都有相应程度提高,其中,基于多特征组构建的BPNN模型表现出最优性能,其决定系数(R2)为0.841,均方根误差为11.813 g·m-2,并同时对3种模型进行交叉验证,进一步证明了基于多特征组的BPNN模型更加稳定,反演精度最优。然后,采用最优反演模型对研究区域内植被生物量进行分级评估,结果显示区内生物量集中于20~40 g·m-2,研究区域内植被生物量整体偏低。研究结果可为矿区草本植物生物量反演研究提供理论支持。

关键词：无人机多光谱多特征变量生物量反演神经网络植被指数草本植物机器学习

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GPS/BDS粒子群优化算法紧组合定位方法及精度分析

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2021年第1期44卷 107-111页

作者：陈佩文余学祥张浩安徽理工大学测绘学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

全球卫星导航系统紧组合定位中,系统间偏差(inter-system bias,ISB)需要多历元后处理的估计方式,并与接收机重启等因素有关。针对该问题,文章将求解ISB参数问题转化为求解系统间小数偏差(fractional inter-system bias,F-ISB)参数问题,... 详细信息

全球卫星导航系统紧组合定位中,系统间偏差(inter-system bias,ISB)需要多历元后处理的估计方式,并与接收机重启等因素有关。针对该问题,文章将求解ISB参数问题转化为求解系统间小数偏差(fractional inter-system bias,F-ISB)参数问题,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法单历元实时估计F-ISB与坐标参数,在此基础上分析了收星受限情况下模糊度固定成功率和定位精度。实验结果表明,不同品牌接收机的全球定位系统(Global Positioning System,GPS)与北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)的F-ISB在一定时间内具有时域稳定性,F-ISB在不同截止高度角下实时单历元估计偏差均小于0.1周;实时F-ISB改正的紧组合模型在截止高度角为40°的收星受限情况下,单历元定位精度与松组合模型一致,模糊度固定成功率由74.2%提升到90.65%。

关键词：全球定位系统(GPS) 北斗卫星导航系统(BDS) 系统间偏差(ISB) 紧组合粒子群优化(PSO) 单历元

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一种新的鲁棒三维点云平面拟合方法

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2020年第12期43卷 1684-1688页

作者：童子良余学祥汪涛王虎苏晓刚安徽理工大学测绘学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

针对三维点云中的异常值和粗差点对平面拟合精度产生的影响,文章提出一种将随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法与主成分分析(principal component analysis,PCA)方法相结合的点云平面拟合新方法。通过RANSAC算法剔除原... 详细信息

针对三维点云中的异常值和粗差点对平面拟合精度产生的影响,文章提出一种将随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法与主成分分析(principal component analysis,PCA)方法相结合的点云平面拟合新方法。通过RANSAC算法剔除原始点云数据中的异常值和粗差,保留质量好的点云数据;再利用PCA方法对留下的点云数据进行平面拟合,以获得更为精确的拟合平面参数解。仿真模拟算例与实测数据实验结果表明,相比于传统的拟合算法,该拟合方法可以消除异常值和粗差点的影响,并且能够得到更为准确的拟合参数,是一种具有鲁棒性和适用性的新方法。

关键词：点云数据异常值平面拟合随机采样一致(RANSAC)算法主成分分析(PCA)方法

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基于多种群遗传算法的概率积分法参数反演

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煤矿安全 2020年第11期51卷 50-54,60页

作者：陈兴达余学祥池深深汪涛陈卫卫安徽理工大学测绘学院安徽准南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽准南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽准南232001

为了弥补标准遗传算法(SGA)求取概率积分法预计参数的早熟收敛,后期易陷入局部最优解的缺点,提出了多种群遗传算法(MPGA)来反演概率积分法参数,研究了该算法的准确性与可靠性。模拟试验表明:基于MPGA的概率积分法参数反演模型不仅能够... 详细信息

为了弥补标准遗传算法(SGA)求取概率积分法预计参数的早熟收敛,后期易陷入局部最优解的缺点,提出了多种群遗传算法(MPGA)来反演概率积分法参数,研究了该算法的准确性与可靠性。模拟试验表明:基于MPGA的概率积分法参数反演模型不仅能够准确求取预计参数,而且对于观测站数据中的随机误差、粗差和监测点缺失都具有较强的抗干扰能力。试验表明:在MPGA只迭代了57次就收敛,然而SGA迭代了100次才收敛的情况下,MPGA得出的下沉值和水平移动值的拟合标准差是31 mm,SGA得出的下沉值和水平移动值的拟合标准差是32 mm。

关键词：开采沉陷预计观测站概率积分法参数反演遗传算法多种群遗传算法

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