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不同数据类型和降维对钙华高光谱识别精度的影响
1
作者
徐梦辉
王卫红
+5 位作者
田硕娟
訾应昆
吴周航
王晓梦
向红瑶
范静
《中国岩溶》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期585-594,共10页
钙华是研究地壳运动、古气候等地质环境的重要载体,大规模的钙华景观不仅有利于研究地质演变,作为自然遗产具有很高的旅游价值和保护意义,由于全球气候变化与人为因素影响,钙华容易出现被破坏、退化等现象。为方便保护和修复钙华资源,...
钙华是研究地壳运动、古气候等地质环境的重要载体,大规模的钙华景观不仅有利于研究地质演变,作为自然遗产具有很高的旅游价值和保护意义,由于全球气候变化与人为因素影响,钙华容易出现被破坏、退化等现象。为方便保护和修复钙华资源,本研究提出区别于传统实地勘察的高光谱识别方法,利用原始数据(OD)、多元散射(MSC)后数据、一阶导后(FD)数据、二阶导(SD)后数据经过主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)方法降维后与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、BP神经网络、卷积神经网络(CNN)四种方法建立识别模型,并讨论了不同降维效果和数据类型对识别模型总体分类精度(OA)的影响,发现原始数据中PCA降维的效果比LDA降维效果好,其在PCA降维下的分类模型普遍精度要比LDA下的模型精度高;在本研究中,以MSC数据为输入的识别模型精度均值为88%,在四种数据的模型精度均值大小中位居第二,仅比第一位低0.1%,但其方差与标准差分别为0.043、0.042,远远小于其他三种数据的模型,说明MSC数据的识别模型要更加稳定;其次经过粒子群算法(PSO)优化的SVM分类模型在F1-score、kappa系数、OA三种性能指标的评价下性能显示优良,其中SD-PCA-PSO-SVM获得了98%的高精度。综上,在钙华识别过程中,未经优化的分类器选择MSC数据或PCA降维的原始数据作为输入,更容易获取高精度识别模型,选择合适的理论来优化模型也可提升模型的识别性能。
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关键词
钙华
高光谱
数据降维与变换
粒子群算法
支持向量机
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职称材料
基于Linkage Mapper与复杂网络的成都市生态网络构建与优化
被引量：
11
2
作者
田硕娟
张文君
+2 位作者
何灵
缪骏懿
訾应昆
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期176-184,共9页
城市化速度加快,城镇内部生态斑块破碎,生态廊道隔断,区域可持续发展受到阻碍。构建生态网络可以连接破碎斑块,保护生物多样性与地域特色。以成都市为例,基于形态学空间格局分析(morphological spatial pattern analysis, MSPA)方法并...
城市化速度加快,城镇内部生态斑块破碎,生态廊道隔断,区域可持续发展受到阻碍。构建生态网络可以连接破碎斑块,保护生物多样性与地域特色。以成都市为例,基于形态学空间格局分析(morphological spatial pattern analysis, MSPA)方法并结合景观连通度指数确定生态源地,从地形、景观结构、人类活动三方面确定阻力因子来构建综合阻力面,基于ArcGIS水文分析原理和linkageMapper识别生态廊道和生态节点,利用复杂网络增边优化理论,对研究区处于高阻力值且介中心性低的点进行模拟增边,最后对比增边前后的稳定性,验证增边效果。结果表明:1)成都市生态源地主要分布在西部林区,东部和中部较为稀疏。2)成都市阻力值呈现由中部向外部降低趋势,中心都市圈阻力值最高。3)基于GIS共提取111条生态廊道、209条辐射道、101个生态节点。4)识别出增边优化节点8个,成功模拟增加11条生态廊道,模拟增边优化后网络稳定性明显提升,网络连通性增强,网络结构整体更为稳定。
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关键词
生态廊道
生态节点
生态网络
linkage
Mapper(LM)
复杂网络
稳定性
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职称材料
题名
不同数据类型和降维对钙华高光谱识别精度的影响
1
作者
徐梦辉
王卫红
田硕娟
訾应昆
吴周航
王晓梦
向红瑶
范静
机构
西南科技大学环境与资源学院
国家遥感中心绵阳科技城分部
西南科大四川天府新区创新研究院
西南科技大学土木工程与建筑学院
出处
《中国岩溶》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期585-594,共10页
基金
国家自然科学基金-区域创新发展联合基金(U21A2016)。
文摘
钙华是研究地壳运动、古气候等地质环境的重要载体,大规模的钙华景观不仅有利于研究地质演变,作为自然遗产具有很高的旅游价值和保护意义,由于全球气候变化与人为因素影响,钙华容易出现被破坏、退化等现象。为方便保护和修复钙华资源,本研究提出区别于传统实地勘察的高光谱识别方法,利用原始数据(OD)、多元散射(MSC)后数据、一阶导后(FD)数据、二阶导(SD)后数据经过主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)方法降维后与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、BP神经网络、卷积神经网络(CNN)四种方法建立识别模型,并讨论了不同降维效果和数据类型对识别模型总体分类精度(OA)的影响,发现原始数据中PCA降维的效果比LDA降维效果好,其在PCA降维下的分类模型普遍精度要比LDA下的模型精度高;在本研究中,以MSC数据为输入的识别模型精度均值为88%,在四种数据的模型精度均值大小中位居第二,仅比第一位低0.1%,但其方差与标准差分别为0.043、0.042,远远小于其他三种数据的模型,说明MSC数据的识别模型要更加稳定;其次经过粒子群算法(PSO)优化的SVM分类模型在F1-score、kappa系数、OA三种性能指标的评价下性能显示优良,其中SD-PCA-PSO-SVM获得了98%的高精度。综上,在钙华识别过程中,未经优化的分类器选择MSC数据或PCA降维的原始数据作为输入,更容易获取高精度识别模型,选择合适的理论来优化模型也可提升模型的识别性能。
关键词
钙华
高光谱
数据降维与变换
粒子群算法
支持向量机
Keywords
travertine
hyperspectral image
data dimension reduction and transformation
particle swarm optimization
support vector machine
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
P931 [天文地球—自然地理学]
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职称材料
题名
基于Linkage Mapper与复杂网络的成都市生态网络构建与优化
被引量：
11
2
作者
田硕娟
张文君
何灵
缪骏懿
訾应昆
机构
西南科技大学环境与资源学院
国家遥感中心绵阳科技城分部
西南科大四川天府新区创新研究院
出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期176-184,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC150540202)
国家自然科学基金(41871174)
四川省测绘地理信息学会科技开放基金(CCX202205)。
文摘
城市化速度加快,城镇内部生态斑块破碎,生态廊道隔断,区域可持续发展受到阻碍。构建生态网络可以连接破碎斑块,保护生物多样性与地域特色。以成都市为例,基于形态学空间格局分析(morphological spatial pattern analysis, MSPA)方法并结合景观连通度指数确定生态源地,从地形、景观结构、人类活动三方面确定阻力因子来构建综合阻力面,基于ArcGIS水文分析原理和linkageMapper识别生态廊道和生态节点,利用复杂网络增边优化理论,对研究区处于高阻力值且介中心性低的点进行模拟增边,最后对比增边前后的稳定性,验证增边效果。结果表明:1)成都市生态源地主要分布在西部林区,东部和中部较为稀疏。2)成都市阻力值呈现由中部向外部降低趋势,中心都市圈阻力值最高。3)基于GIS共提取111条生态廊道、209条辐射道、101个生态节点。4)识别出增边优化节点8个,成功模拟增加11条生态廊道,模拟增边优化后网络稳定性明显提升,网络连通性增强,网络结构整体更为稳定。
关键词
生态廊道
生态节点
生态网络
linkage
Mapper(LM)
复杂网络
稳定性
Keywords
ecological corridor
ecological node
ecological network
linkage Mapper(LM)
complex network
robustness
分类号
S731.1 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同数据类型和降维对钙华高光谱识别精度的影响
徐梦辉
王卫红
田硕娟
訾应昆
吴周航
王晓梦
向红瑶
范静
《中国岩溶》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Linkage Mapper与复杂网络的成都市生态网络构建与优化
田硕娟
张文君
何灵
缪骏懿
訾应昆
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2023
11
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职称材料
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