检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2025年第1期29卷 247-265页

作者：翁谦安远陈光剑吴瑞姣林嘉雯福州大学计算机与大数据学院福州350108 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福建省地质测绘院福州350011

波段选择是高光谱遥感图像降维的一项重要任务,其目标是选择包含较少冗余信息、较大信息量和具有类别可分性的波段子集。为解决基于近邻子空间划分的波段选择方法没有考虑地物空间分布和计算聚类中心时忽略噪声波段影响的问题,本文提出... 详细信息

波段选择是高光谱遥感图像降维的一项重要任务,其目标是选择包含较少冗余信息、较大信息量和具有类别可分性的波段子集。为解决基于近邻子空间划分的波段选择方法没有考虑地物空间分布和计算聚类中心时忽略噪声波段影响的问题,本文提出了一种结合空谱结构与改进局部密度的高光谱图像波段选择方法。该方法首先对高光谱图像进行基于熵率的图像分割获得高光谱图像同质区域,综合同质区域相关系数矩阵获得图像区域级近邻波段相关系数向量;其次,用高斯核平滑全局近邻波段相关系数向量以降低噪声波段的影响,并根据极值点进行波段分组;然后,最大化改进局部密度和波段信息熵的乘积作为选取代表性波段的标准;最后,在Indian Pines、Botswana和Salinas高光谱图像数据集上,通过SVM、KNN和LDA分类器上进行分类实验。结果表明:(1)对比像素级相关系数划分方法,利用区域级相关系数使得近邻波段分组更为合理,降低波段冗余性,同时还保留了部分潜在特征波段,在3个数据集上的分类性能分别提高了2.63%,0.68%,0.16%;(2)对比仅使用信息熵的波段衡量方法,本文提出的最大化改进的局部密度和信息熵乘积的方法是有效的,在3个数据集上OA分别提高了4.13%、0.5%和0.21%;(3)对比其他6种先进波段选择方法,本文方法在3个数据集上的OA分别从62.34%提高到75.03%、86.74%提高到88.28%和86.04%提高到92.36%。此外,所选择的波段子集在分布上较为分散,主要集中在信息熵较高的区域,同时避免了选择噪声波段。综上,本文提出的波段选择方法所得波段子集具有较低的冗余性、丰富的信息量、强的类别可分性,并且对噪声具有较强的鲁棒性,能够有效地解决高光谱图像波段选择的问题。

关键词：遥感高光谱图像波段选择子空间划分峰值密度局部密度信息熵分类

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训练样本采样优化与机器学习结合的滑坡易发性评价方法

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地球信息科学学报 2025年第5期27卷 1113-1128页

作者：翁铭锴肖桂荣福州大学数字中国研究院(福建) 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室

【目的】训练样本的质量对模型性能和预测结果有着重要影响，对于小样本数据区域，有限的样本数量及空间分布不均匀可能导致模型无法充分学习致灾要素特征,进一步增加了模型过拟合风险，影响模型预测准确度，因此需要根据区域特点有针... 详细信息

【目的】训练样本的质量对模型性能和预测结果有着重要影响，对于小样本数据区域，有限的样本数量及空间分布不均匀可能导致模型无法充分学习致灾要素特征,进一步增加了模型过拟合风险，影响模型预测准确度，因此需要根据区域特点有针对性地采集优化训练样本。【方法】本文提出一种训练样本采样优化方法，将滑坡正样本原型采样（PBS）方法与无监督聚类模型用于训练样本采样，得到筛选扩充的正样本数据集及客观提取的负样本数据集，构建训练样本采集优化的（Sample Optimization, SO）数据集。然后，引入对小样本数据处理效果较好的随机森林（Random Forest, RF）与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）构建滑坡易发性评价模型，分别与原始数据（Raw Data, RD）和仅数据扩充（Data Augmentation, DA）的数据集开展对比实验，利用AUC等指标分析模型预测性能，并基于频率比法对滑坡易发性分区结果进行优选。最后，以滑坡灾害样本数据较少的莆田市为例，开展滑坡易发性评价研究，验证本文提出的训练样本采样优化方法的有效性和泛化能力。【结果】采用SO数据集构建的模型相较于基于RD、DA数据集，AUC值分别提升了10.69%与18.23%，说明预测性能皆有明显的提高，意味通过筛选扩充正样本和客观提取负样本数据集可以获得更好的性能，且有效缓解了模型训练过程中的过拟合问题；根据频率比分析结果，SO-RF的极高与高易发区频率比均高于SO-SVM，说明SO-RF比SO-SVM更适合类似莆田市区域的有限小样本滑坡数据的易发性评价。【结论】本文提出的训练样本优化结合机器学习的评价方法具有较高的适用性和准确率,研究成果可为基于机器学习的滑坡易发性评价的训练样本采样方法提供有效思路。

关键词：滑坡易发性训练样本采样正样本扩充无监督聚类随机森林支持向量机莆田市

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面向边缘车联网系统的智能服务迁移方法

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系统仿真学报 2025年第2期37卷 379-391页

作者：黄思进文佳陈哲毅福州大学计算机与大数据学院福建福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350002 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116

针对车辆移动过程中服务质量(QoS)下降的问题,提出了一种基于凸优化使能深度强化学习的服务迁移(service migration via convex-optimization-enabled deep reinforcement learning,SeMiR)方法。将优化问题分解为两个子问题并分别求解;... 详细信息

针对车辆移动过程中服务质量(QoS)下降的问题,提出了一种基于凸优化使能深度强化学习的服务迁移(service migration via convex-optimization-enabled deep reinforcement learning,SeMiR)方法。将优化问题分解为两个子问题并分别求解;针对服务迁移子问题,设计了一种基于改进深度强化学习的服务迁移方法,以探索最优迁移策略;针对资源分配子问题,设计了一种基于凸优化的资源分配方法,以推导给定迁移决策下每台MEC服务器的最优资源分配,提升服务迁移的性能。实验结果表明:与基准方法相比,SeMiR方法能够有效提升车辆的QoS,在各种场景下均展现出更加优越的性能。

关键词：移动边缘计算车联网服务迁移资源分配深度强化学习凸优化

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地形地貌视角下黄土高原植被GPP模拟及空间分异研究

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水土保持研究 2025年第2期32卷 331-339页

作者：李文戈陈楠孙阵阵福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福州大学数字中国研究院(福建) 福州350108

[目的]揭示在地势起伏影响下植被GPP时空格局特征,进而深入分析地形地貌与植被GPP之间的相互作用机制,为植被碳通量模拟以及空间分异性研究提供新的视角。[方法]采用机器学习模型,基于宏观地形因子构建植被GPP模拟模型。通过谱模型提取... 详细信息

[目的]揭示在地势起伏影响下植被GPP时空格局特征,进而深入分析地形地貌与植被GPP之间的相互作用机制,为植被碳通量模拟以及空间分异性研究提供新的视角。[方法]采用机器学习模型,基于宏观地形因子构建植被GPP模拟模型。通过谱模型提取6个典型地貌样区的植被GPP空间谱,并运用定性和定量分析方法研究了其空间异质性。[结果]XGBoost模型的模拟精度较好,且引入宏观地形因子特征组模型的决定系数(R2)相较于经典特征组提升11.26%,与微观地形因子特征组相比提高了0.94%,同时均方根误差(RMSE)分别降低了21.27%和2.27%。2003—2023年,黄土高原植被GPP整体上升了19.12%,呈现出东南高西北低的空间分布特征。区域内6种典型样区的GPP在不同地形条件下表现出明显的地形分异性,且普遍随着地形崎岖度的增加,呈现先降后升的波动变化趋势。[结论]地形因子在植被GPP的模拟中起到了关键作用,且宏观地形因子比微观地形因子更能揭示地形起伏对GPP的影响。

关键词：黄土高原植被总初级生产力机器学习数字高程模型谱模型

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基于区块链的可信分布式工业数据治理方案

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浙江大学学报(工学版) 2025年第2期59卷 269-277页

作者：黄荣杨文琴宋志刚福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350003 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建福州350108

针对当前工业系统缺乏统一的产品数据共享服务,限制了用户获取可信的产品追溯信息的问题,基于区块链设计可信分布式工业数据治理方案,实现高效、安全的产品数据共享与治理.产品数据生成者将数据提交到区块链系统之前,在离链状态下对产... 详细信息

针对当前工业系统缺乏统一的产品数据共享服务,限制了用户获取可信的产品追溯信息的问题,基于区块链设计可信分布式工业数据治理方案,实现高效、安全的产品数据共享与治理.产品数据生成者将数据提交到区块链系统之前,在离链状态下对产品数据进行压缩和加密.为了在离链过程中使产品数据可用,系统通过2种类型的区块链交易(生成者交易和数据交易)支持离链/链上数据访问.提供混合访问控制机制用于加密产品数据,将秘密密钥仅提供给经过授权的数据用户.该方案能够有效地保护产品数据的隐私性,提供细粒度的访问控制,能够对产品数据生成的全流程进行溯源.系统性能的测试结果表明,在secp256k1椭圆曲线上(提供128 bit安全性),密钥生成阶段的计算和通信开销不高于81.592 ms和2.83 kB,数据提交阶段不高于50.251 ms和3.59 kB,数据更新时间不超过251.596 ms,数据读取时间不高于311.104 ms.与同类方案的性能比较结果证实了该方案的高效性.

关键词：区块链数据可信治理隐私保护细粒度访问控制全流程溯源

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基于Sentinel-2的福建典型沿海养殖区化学需氧量反演

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测绘通报 2025年第4期 75-81页

作者：陈保锋陈芸芝陈红梅福州大学数字中国(福建)研究院福建福州350108 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 福建省水产研究所福建厦门361000

化学需氧量(COD)是评价水环境生态与富营养化水平的重要指标,及时掌握沿海地区水域COD浓度,对于海洋环境保护具有重要意义。本文首先基于野外实测数据和Sentinel-2 MSI卫星遥感影像数据,筛选出用于反演COD的最佳波段组合;然后采用基于... 详细信息

化学需氧量(COD)是评价水环境生态与富营养化水平的重要指标,及时掌握沿海地区水域COD浓度,对于海洋环境保护具有重要意义。本文首先基于野外实测数据和Sentinel-2 MSI卫星遥感影像数据,筛选出用于反演COD的最佳波段组合;然后采用基于统计分析的经验模型与机器学习模型进行反演,以确定适用于福建省诏安湾与东山湾的COD最优反演模型;最后对福建省诏安湾与东山湾地区近年来水质状况进行时空特征分析。结果表明,波段倒数差BRD组合构建的COD指数回归模型是诏安湾和东山湾的最佳反演模型,决定系数R 2达0.82,均方误差MSE为1.85%,平均绝对百分比MAPE为11.55%。根据研究反演结果,2017—2022年研究区COD浓度变化较小,高值区集中于近岸区域与河流入海口;2023年COD浓度有所下降,这与2022—2023年当地生态保护措施导致水产养殖密度发生变化有关。

关键词：化学需氧量半经验模型机器学习 Sentinel-2

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面向多源数据的多区域尺度协同高分遥感图像语义分割

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 158-166页

作者：林易丰陈光剑陈浩翁谦林嘉雯福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350116 福建省地质测绘院福州350116

在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多... 详细信息

在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多分支语义分割网络,以有效提取多源特征,充分利用多源数据之间的互补信息;一个轻量级的协同注意力特征融合模块,用于在特征融合阶段有效地融合多分支特征;一种多区域尺度协同的数据增强方法,引导网络捕获长距离依赖信息.在ISPRS提供的公开数据集Vaihingen和Potsdam上的实验结果表明,与同类型主流方法对比,本文提出的方法具有更优的分割性能,且得到的地物细节信息更加完整,参数量也更小.

关键词：语义分割高分遥感图像数字表面模型多源数据融合协同注意力

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顾及绿视率的街道可步行性评价

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西部人居环境学刊 2025年第1期40卷 58-64页

作者：唐丽玉黄子晴苏宏霖福州大学数字中国研究院(福建) 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心

城市绿地具有生态、景观和社会等多种服务功能,是健康城市环境的关键因素。街道绿地影响着步行环境的质量,是衡量步行舒适性的重要指标。绿视率为从人本视角量化绿化环境的描述因子。针对当前可步行性评价较少考虑步行环境这一问题,在... 详细信息

城市绿地具有生态、景观和社会等多种服务功能,是健康城市环境的关键因素。街道绿地影响着步行环境的质量,是衡量步行舒适性的重要指标。绿视率为从人本视角量化绿化环境的描述因子。针对当前可步行性评价较少考虑步行环境这一问题,在步行指数评价方法的基础上,基于路网、兴趣点、百度街景等大数据,以步行指数表征街道功能,以绿视率表征街道环境,对街道可步行性进行综合评价。以福州市中心城区进行实例研究,对比综合评价方法与步行指数评价方法,探讨其与人口活动数量的关系,并探索街道可步行性的影响因素。结果表明:福州市中心城区内的街道可步行性平均得分为58,街道可步行性较好,其中支路、住宅类街道的可步行性最高;整体上,综合评价方法与人口活动数量的正相关系数为0.313,较步行指数评价方法提高0.018;不同交通等级的街道绿化环境对可步行性有不同的影响,支路的绿视率水平与可步行性存在显著的正相关关系(r=0.135)。

关键词：绿视率可步行性街景街道绿地步行指数

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基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 189-199页

作者：林哲旭陈汉林刘漳辉陈星莫毓昌福州大学计算机与大数据学院福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 华侨大学计算科学福建省高校重点实验室福建泉州362021

现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换... 详细信息

现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换规则;然后,以数据提供方和数据需求方之间的数据共享全过程为导向,提出了数据可信追溯机制,保证了数据共享的真实性和完整性;此外,文中设计了一种数据处理即服务的数据共享框架,在确保数据可信的前提下,支撑数据调用、数据训练和数据匹配操作.通过对执行效率和智能合约性能进行验证分析,证明了本平台的有效性和实用性.

关键词：区块链智能合约 Hyperledger Fabric 数据共享可信凭证

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福建全省海洋藻类养殖区高精度智能提取方法研究

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海洋环境科学 2025年第1期44卷 116-125页

作者：陈红梅吴婷林万强陈芸芝罗冬莲福建省水产研究所福建厦门361013 福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建福州350108

为建立适合省级尺度的海洋藻类养殖区高精度智能提取方法,推进海洋藻类养殖面积的准确测算和变化监测,本文基于国产高分辨率遥感影像,对海洋藻类养殖区遥感智能提取方法进行研究。对比U-Net模型、DeepLab V3+模型、MSUResUnet模型在典... 详细信息

为建立适合省级尺度的海洋藻类养殖区高精度智能提取方法,推进海洋藻类养殖面积的准确测算和变化监测,本文基于国产高分辨率遥感影像,对海洋藻类养殖区遥感智能提取方法进行研究。对比U-Net模型、DeepLab V3+模型、MSUResUnet模型在典型海洋藻类养殖区提取的结果,MSUResUnet模型提取的准确率(accuracy)、召回率(recall)、平均交并比(m IoU)、F1分数(F1-score)较U-Net模型提高0.14%、0.84%、0.34%、0.32%,较DeepLab V3+模型提高0.18%、0.88%、0.40%、0.36%,因此,选择MSUResUnet模型进行福建全省海洋藻类养殖区自动化提取。经提取结果统计,2022年7月至2023年5月,福建全省海洋藻类养殖面积约为345.6912 km^(2)。

关键词：三沙湾海洋藻类养殖深度学习高分辨率遥感影像

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