检索结果-内蒙古大学图书馆

人民长江 2023年第7期54卷 55-60页

作者：韩新星艾金泉叶子君牛春妹唐鑫涛东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013 东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013

针对大型通江湖泊湿地植被精细分类中精度不高、算法稳健性不强的问题,以鄱阳湖湿地植被为研究对象,基于遥感云平台GEE和Sentinel-2影像,着重研究不同训练样本数量、不同时相特征数据及不同机器学习算法对鄱阳湖湿地植被类型分类的影响... 详细信息

针对大型通江湖泊湿地植被精细分类中精度不高、算法稳健性不强的问题,以鄱阳湖湿地植被为研究对象,基于遥感云平台GEE和Sentinel-2影像,着重研究不同训练样本数量、不同时相特征数据及不同机器学习算法对鄱阳湖湿地植被类型分类的影响。结果表明:(1)随着训练样本数量的增加,植被类型的分类精度呈现先上升后平稳的规律,当不同植被类型训练样本达到550个时,精度达到峰值平稳状态;(2)不同时相特征的数据集分类精度具有显著差异,具体为:月度时序>枯水期>四季多时相>单时相,其中,月度时序数据集的总体精度最高,总体精度及Kappa系数分别为82%和0.79;(3)不同遥感算法获得的分类结果精度不同,RF分类精度最高,SVM和CART次之;(4)当不同植被类型的训练样本达到550个时,使用Sentinel-2月时序影像和RF算法能取得最优的分类结果。研究成果可为鄱阳湖湿地精细分类提供方法借鉴,为鄱阳湖湿地保护提供技术支持。

关键词：湿地植被植被群落分类机器学习 Google Earth Engine Sentinel-2 鄱阳湖

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非线性反演算法的综合评价对比

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武汉大学学报（信息科学版） 2022年第3期47卷 341-351页

作者：王乐洋许冉冉靳锡波丁锐东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 江苏安全技术职业学院工业安全与职业健康学院江苏徐州221011 武汉大学测绘学院湖北武汉430079 中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013

结合蒙特卡罗方法的精度评定特点,提出了一种将偏差和中误差作为评价指标的综合评价公式。利用所提出的综合评价公式评价神经网络算法(neural network algorithm,NNA)、基因遗传算法(genetic algorithm,GA)和模拟退火算法(simulated ann... 详细信息

结合蒙特卡罗方法的精度评定特点,提出了一种将偏差和中误差作为评价指标的综合评价公式。利用所提出的综合评价公式评价神经网络算法(neural network algorithm,NNA)、基因遗传算法(genetic algorithm,GA)和模拟退火算法(simulated annealing,SA)在火山复式位错模型(compound dislocation model,CDM)和地震Okada模型反演中的精度信息。实验结果表明,无论是基于CDM模型还是基于Okada模型,以上3种方法的参数估值差距较小,但不同方法的精度差别较大。使用所提方法对NNA、GA和SA进行精度计算,结果发现:在火山CDM模型中,采用GA和SA计算所得部分参数中误差较大,且GA和SA综合评价值3.9820和11.3988均大于NNA综合评价值3.6131。在Okada模型中,模拟退火算法所得中误差相对基因遗传算法和神经网络算法较高,且在芦山地震中,SA的综合评价值11.6562远远大于NNA和GA的综合评价值3.6254和4.0604。由实验结果可知,采用所提方法进行评定,NNA的精度信息较高,结果更具有说服性,GA次之,SA精度较低。

关键词：模拟退火算法基因遗传算法神经网络算法非线性反演综合评价对比

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七参数转换模型的加性乘性混合型误差模型解法

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测绘地理信息 2024年第6期49卷 59-63页

作者：王乐洋曹智超东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013 东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013

以往计算七参数都是基于误差的加性性质进行的,考虑到七参数转换模型中旋转参数与尺度参数的乘性关系,本文将加性乘性混合误差模型引入七参数计算中,在原加性乘性混合误差模型性质与七参数之间的相关性基础上优化计算步骤,提出七参数转... 详细信息

以往计算七参数都是基于误差的加性性质进行的,考虑到七参数转换模型中旋转参数与尺度参数的乘性关系,本文将加性乘性混合误差模型引入七参数计算中,在原加性乘性混合误差模型性质与七参数之间的相关性基础上优化计算步骤,提出七参数转换模型的加性乘性混合误差解法。在多个坐标系坐标转换随机抽样重复实验中解法精度优于传统算法,具有有效性与稳定性。

关键词：坐标转换七参数加性乘性误差

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自然—社会经济因素驱动下江西省生境质量的时空演变与主控因子

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水土保持通报 2024年第1期44卷 303-313页

作者：张紫微张紫怡张立亭东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013

[目的]基于江西省2000—2020年5期土地利用数据,分析生境质量时空演变特征和研究区域生境质量变化的主要因素,以期为江西省土地利用规划及区域生态系统服务优化提供参考。[方法]使用InVEST栖息地质量评估模型对江西省生境质量水平进行... 详细信息

[目的]基于江西省2000—2020年5期土地利用数据,分析生境质量时空演变特征和研究区域生境质量变化的主要因素,以期为江西省土地利用规划及区域生态系统服务优化提供参考。[方法]使用InVEST栖息地质量评估模型对江西省生境质量水平进行空间测度,利用全局Moran’sI指数分析生境质量时空关联性,并运用地理探测器模型捕捉影响生境质量的主导因子。[结果]①2000—2020年,江西省生境质量整体处于较高水平,但呈现缓慢下降趋势。②江西省生境质量具有较高空间正相关性,空间分布差异性逐渐增强。③自然—社会经济驱动体系中,土地利用类型因子中林地所占比例是影响生境质量的主控因子,各驱动因子间交互作用均为非线性增强,其中距建设用地距离和耕地比例两者交互作用最大。[结论]江西省生境质量整体水平较高,空间分布差异明显,生境质量水平主要受土地利用类型的影响。

关键词：生境质量 InVEST模型空间自相关地理探测器江西省

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结合改进Laplacian能量和参数自适应双通道ULPCNN的遥感影像融合方法

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测绘学报 2023年第11期52卷 1892-1905页

作者：龚循强侯昭阳吕开云鲁铁定夏元平李威俊东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013 东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 江西省地质局第六地质大队江西鹰潭335000

融合SAR影像的后向散射信息和光学影像的光谱信息是提高土地覆盖分类精度的重要手段之一,其中多尺度变换是一种有效的融合方法。然而,多尺度变换方法的融合规则通常根据局部特征信息和脉冲耦合神经网络模型进行设计,存在结构信息和细节... 详细信息

融合SAR影像的后向散射信息和光学影像的光谱信息是提高土地覆盖分类精度的重要手段之一,其中多尺度变换是一种有效的融合方法。然而,多尺度变换方法的融合规则通常根据局部特征信息和脉冲耦合神经网络模型进行设计,存在结构信息和细节信息提取能力有限,以及脉冲耦合神经网络参数设置复杂和空间相关性差等问题。为此,本文提出一种结合改进Laplacian能量和参数自适应双通道单位连接脉冲耦合神经网络(ULPCNN)的遥感影像融合方法。该方法混合成分替换方法和多尺度变换方法,首先对多光谱影像进行IHS变换得到亮度分量I,将亮度分量I与SAR影像通过非下采样剪切波变换(NSST)分解得到高低频子带。然后对低频子带采用结合加权局部能量和八邻域修正拉普拉斯加权和的融合规则,同时对高频子带采用参数自适应双通道ULPCNN的融合规则,将高频子带的多尺度形态梯度作为链接强度,并根据OTSU阈值和影像强度来实现其他参数的自适应表示。最后依次进行NSST重建和IHS逆变换得到融合影像,并选择随机森林分类器对融合影像进行土地覆盖分类。试验结果表明,本文方法相较于13种其他方法在11个融合评价指标和土地覆盖分类精度上总体表现最佳,土地覆盖分类的总体精度和Kappa系数在区域1中比原多光谱影像分别提高了8.350%和0.107,在区域2中比原多光谱影像分别提高了6.896%和0.091。

关键词：遥感影像融合参数自适应双通道ULPCNN 非下采样剪切波变换改进Laplacian能量

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2000—2020年南昌市南昌县“三生”空间演变与土地利用相对冲突

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水土保持通报 2024年第2期44卷 426-436,445页

作者：王德岭黄丽萍陈竹安东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013

[目的]探讨江西省南昌市南昌县2000—2020年的“三生”空间演变与土地利用相对冲突识别和测度,为优化国土空间发展格局和实现社会经济可持续发展提供理论和实践参考。[方法]基于2000,2010和2020年3期遥感影像和土地利用覆被数据,以“三... 详细信息

[目的]探讨江西省南昌市南昌县2000—2020年的“三生”空间演变与土地利用相对冲突识别和测度,为优化国土空间发展格局和实现社会经济可持续发展提供理论和实践参考。[方法]基于2000,2010和2020年3期遥感影像和土地利用覆被数据,以“三生”空间为研究基础,运用遥感生态指数(RSEI)和景观格局指数构建土地利用相对冲突识别测度模型,通过转移矩阵和ArcGIS可视化分析土地利用相对冲突的时空演变格局。[结果]①2000—2020年,由于城市的扩张和人类活动的影响,南昌县生活—生产空间对外急剧扩张,生产—生态空间和生态空间面积逐年下降。②南昌县2000—2020年遥感生态指数均值下降,生态环境质量状况整体缓慢下降,生态环境恶化区域不断扩大。③2000—2020年,研究区土地利用绝对冲突总面积持续增加,2000—2010年至2010—2020年,土地利用相对冲突总面积整体略有减少。④2000—2020年,研究区土地利用绝对冲突失控区域,主要位于中心城区,并随着城市化的发展不断向外扩张。2000—2010年至2010—2020年,土地利用相对冲突的中高冲突区由中心城区向外围转移,后10 a主要位于城市扩张区。[结论]南昌县“三生”空间演变剧烈,生态环境质量下降,土地利用绝对冲突和相对冲突水平不断上升。因此,应落实严守耕地保护红线、改善生态环境和优化国土空间布局等策略以实现土地利用冲突的优化。

关键词：土地利用冲突 “三生”空间遥感生态指数南昌市南昌县

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NaZH复合材料的制备及其对Mn^(2+)的吸附性能

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有色金属（冶炼部分） 2024年第4期 129-138页

作者：容智尔张卫民卢琪愿彭惠靖东华理工大学核资源与环境国家重点实验室南昌330013 东华理工大学水资源与环境工程学院南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室南昌330013

制备3%NaCl改性沸石负载羟基磷灰石复合材料(NaZH),采用摇瓶试验研究pH、材料投加量、Mn^(2+)初始浓度和反应时间对NaZH吸附Mn^(2+)效果的影响,并通过吸附动力学模型和吸附等温模型初步分析吸附机理。此外,应用SEM-EDS、BET、FTIR和XPS... 详细信息

制备3%NaCl改性沸石负载羟基磷灰石复合材料(NaZH),采用摇瓶试验研究pH、材料投加量、Mn^(2+)初始浓度和反应时间对NaZH吸附Mn^(2+)效果的影响,并通过吸附动力学模型和吸附等温模型初步分析吸附机理。此外,应用SEM-EDS、BET、FTIR和XPS等表征手段进一步探究NaZH的材料性质及反应机理。结果表明,Mn^(2+)溶液pH=7、初始浓度5 mg/L、NaZH投加量2 g/L和反应时间240 min为最佳吸附条件,此时Mn^(2+)去除率和吸附量分别为99.25%和2.58 mg/g。吸附过程符合Freundlich模型和准二级动力学模型,为多层化学吸附。表征结果显示,NaZH是羟基磷灰石包裹在沸石表面的复合材料,粗糙多孔,官能团丰富。NaZH主要以溶解-沉淀、离子交换和表面络合三种形式吸附Mn^(2+)。

关键词： NaZH复合材料 Mn^(2+) 吸附性能可渗透反应墙

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羟基磷灰石的优化制备及其对Mn^(2+)的吸附性能

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有色金属（冶炼部分） 2024年第4期 139-146页

作者：聂家璇张卫民卢琪愿彭惠靖东华理工大学核资源与环境国家重点实验室南昌330013 东华理工大学水资源与环境工程学院南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室南昌330013

使用共沉淀法,在不同pH、Ca/P摩尔比、陈化时间条件下制备羟基磷灰石(HAP),并根据其对Mn^(2+)的吸附性能获得制备HAP的优化条件。在此基础上,通过静态试验,研究了优化制备的HAP在溶液pH、投加量、反应时间以及Mn^(2+)初始浓度的影响下对... 详细信息

使用共沉淀法,在不同pH、Ca/P摩尔比、陈化时间条件下制备羟基磷灰石(HAP),并根据其对Mn^(2+)的吸附性能获得制备HAP的优化条件。在此基础上,通过静态试验,研究了优化制备的HAP在溶液pH、投加量、反应时间以及Mn^(2+)初始浓度的影响下对Mn^(2+)的吸附性能,并结合吸附动力学模型和吸附等温模型分析其吸附机理。结果表明,HAP的最佳制备条件为pH=10、摩尔比Ca/P=1.67、陈化时间24 h。当锰初始浓度5 mg/L、pH=7、HAP投加量1 g/L、反应时间360 min时,HAP对Mn^(2+)的吸附效果最好,其吸附量与去除率分别为4.97 mg/g和98.4%。HAP对Mn^(2+)的吸附更符合Freundlich等温线模型和准二级动力学模型,为多层化学吸附。

关键词：羟基磷灰石 Mn^(2+) 优化制备吸附性能

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一种基于Transformer的场景分类方法

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测绘科学 2023年第10期48卷 98-106页

作者：叶发茂王孟瑶吴坤霖张任高孟祥龙东华理工大学测绘与空间信息工程学院南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室南昌330013 江西省地质局地理信息工程大队南昌330002

针对半监督遥感图像场景分类中伪标签质量差和伪标签样本类别分布不均衡问题,该文提出了一种基于Transformer的半监督循环学习机制遥感图像场景分类方法。该方法首先将PVT_v2模型与卷积注意力机制模块(CBAM)相结合提升模型的分类能力;其... 详细信息

针对半监督遥感图像场景分类中伪标签质量差和伪标签样本类别分布不均衡问题,该文提出了一种基于Transformer的半监督循环学习机制遥感图像场景分类方法。该方法首先将PVT_v2模型与卷积注意力机制模块(CBAM)相结合提升模型的分类能力;其次,提出了一种自适应类别阈值的半监督循环学习机制的遥感图像训练方法,在循环训练过程中自适应确定不同图像类别的置信度阈值以改善伪标签样本类别分布不均衡问题。最后,提出了动态加权样本选择机制,以提升训练样本较少的类别和比较难以识别类别的训练样本被用于训练的概率。在公开的遥感数据集UCM和NWPU-RESISC45上进行了实验,仅使用每类5张有标签数据训练,准确率分别达到了90.16%和87.30%,较其他半监督方法分别提升了0.24%和3.00%。实验结果表明,该文方法可以提升遥感图像场景分类性能。

关键词：半监督 Transformer 场景分类伪标签

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顾及设计矩阵误差时间序列AR模型精度评定的Sieve-Block Bootstrap采样方法

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武汉大学学报(信息科学版) 2023年

作者：王乐洋李志强胡芳芳韩澍豪庞茗东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室东华理工大学测绘与空间信息工程学院武汉大学卫星导航定位技术研究中心山东农业大学资源与环境学院

由于传统求解时间序列自回归（auto-regressive，AR）模型的最小二乘方法无法顾及设计矩阵误差，现有的AR模型迭代解法难以应用协方差传播率给出较为精确的精度评定公式。将Block Bootstrap采样方法引入到AR模型精度评定研究中，并在其... 详细信息

由于传统求解时间序列自回归（auto-regressive，AR）模型的最小二乘方法无法顾及设计矩阵误差，现有的AR模型迭代解法难以应用协方差传播率给出较为精确的精度评定公式。将Block Bootstrap采样方法引入到AR模型精度评定研究中，并在其基础上借助Sieve Bootstrap的思想，定义了顾及设计矩阵误差AR模型精度评定的Sieve-Block Bootstrap采样方法。根据不同的分块准则和采样策略，本文给出了4种方法的重采样步骤。模拟实验研究分析表明，精度评定的Sieve-Block Bootstrap采样方法能够得到比最小二乘法、经典的AR模型迭代解法更加可靠的自回归系数标准差，具有更强的适用性。同时北斗卫星精密钟差真实案例表明，本文所给出的Sieve-Moving Block Bootstrap法、Sieve- Nonoverlapping Block Bootstrap法、Sieve-Circular Block Bootstrap法以及Sieve-Stationary Block Bootstrap法的均方根（root mean square，RMS）相比于总体最小二乘的RMS分别减小了70.25%、78.65%、70.89%和79.24%；进一步验证了本文算法的有效性和可靠性，为时间序列AR模型的精度评定问题提供了一种采样思路。

关键词：时间序列 AR模型精度评定 Block Bootstrap方法 Sieve Bootstrap方法

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