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青藏高原草地地上生物量估算
被引量：
8
1
作者
姚雨微
任鸿瑞
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期3049-3059,共11页
及时准确评估草地产草量对草地资源的科学管理和可持续发展具有重要意义。青藏高原自然环境特殊,气候差异显著,地形复杂,仅依靠遥感信息准确监测草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)变化有较大限制。基于青藏高原草地AGB野外实测...
及时准确评估草地产草量对草地资源的科学管理和可持续发展具有重要意义。青藏高原自然环境特殊,气候差异显著,地形复杂,仅依靠遥感信息准确监测草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)变化有较大限制。基于青藏高原草地AGB野外实测数据与Landsat遥感影像,探索了植被指数表征草地AGB信息的有效性,评估了气象和地形信息对准确估算草地AGB的影响,综合利用气象、地形和遥感信息,在新一代地球科学数据和分析应用平台(Google Earth Engine)上构建了梯度增强回归树草地AGB估算模型,绘制了青藏高原多年草地AGB空间分布图。结果表明:(1)基于单因素遥感因子的线性回归模型仅能解释8%—40%的草地AGB变化情况,其中绿色归一化植被指数(Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI)对草地AGB解释能力较强(40%)。(2)基于遥感因子构建的梯度增强回归树模型测试集R~2为0.57。分别添加气象、地形信息,模型对草地AGB的估测准确性有所提升,测试R~2为0.62和0.63。(3)基于气象、地形和遥感因子的多因素估测模型能够提高草地AGB估测精度,经递归特征消除法优选后,基于13个特征变量的梯度增强回归树模型拟合效果最好(训练数据集R~2=0.79,RMSE=43.42 g/m^(2),P<0.01;测试数据集R~2=0.66,RMSE=53.64 g/m^(2),P<0.01),可以解释66%草地AGB变化情况。(4)2010年青藏高原平均AGB为94.58 g/m^(2),2015年93.63 g/m^(2),2020年100.78 g/m^(2)。青藏高原西北部草地AGB较低,东南部草地AGB较高,整体呈现自西北向东南逐渐增加的分布格局。研究结果为准确估算青藏高原草地产草量和碳储量等研究提供重要参考。
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关键词
青藏高原
草地地上生物量
梯度增强回归树
遥感
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职称材料
基于TrAdaBoost-GBDT模型的排土场边坡稳定状态判别
被引量：
1
2
作者
江松
李涛
+3 位作者
李锦源
李研博
张存良
张立杰
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期89-98,共10页
针对露天矿排土场失稳数据获取困难,样本数据量少等问题,提出基于迁移学习算法的露天矿排土场边坡稳定状态判别模型;结合陕西省F露天矿排土场边坡的实际地质条件和降雨情况,设计降雨条件下排土场不同土石混合比边坡的相似模拟试验方案,...
针对露天矿排土场失稳数据获取困难,样本数据量少等问题,提出基于迁移学习算法的露天矿排土场边坡稳定状态判别模型;结合陕西省F露天矿排土场边坡的实际地质条件和降雨情况,设计降雨条件下排土场不同土石混合比边坡的相似模拟试验方案,并采集和处理试验中边坡模型的含水率、土压力和孔隙水压力数据;考虑到小样本数据集对梯度提升回归树(GBDT)模型分类精度的影响,运用迁移学习思想,利用迁移自适应增强算法(TrAdaBoost)对源域数据集和目标域数据集样本权重进行迭代更新,以GBDT模型作为数据样本训练的弱学习器,最终根据弱学习器的分类结果,通过加权多数表决法生成一种基于迁移学习的TrAdaBoost-GBDT排土场边坡稳定状性判别模型,以提高小样本数据标签类别的判别准确率。结果表明:相对其他算法模型,提出的排土场边坡稳定状态判别模型在稳定状态判别上有更好的表现,准确率、精准率、召回率和曲线下面积值(AUC)分别达到93.3%、87.5%、100%和93.8%,能够作为边坡稳定状态判别的分类器。该模型相对其他算法模型可以提高小样本数据集的边坡稳定状态判别的准确性,弥补机器学习对小样本数据集分类结果精度较低的不足。
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关键词
排土场边坡
稳定状态判别
迁移自适应
增强
梯度
提升
回归
树
(TrAdaBoost-GBDT)
迁移学习
小样本
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职称材料
基于潜在空间特征的无袖带血压估计方法
被引量：
1
3
作者
樊艳梦
杨学志
+3 位作者
王定良
刘雪南
马礼坤
李龙伟
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第9期1182-1190,1247,共10页
针对目前基于光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)的血压(blood pressure,BP)估计模型的不足,文章提出一种基于潜在空间特征的BP估计方法。该方法充分挖掘PPG中与BP相关的特征,利用梯度增强回归树(gradient boosting regression t...
针对目前基于光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)的血压(blood pressure,BP)估计模型的不足,文章提出一种基于潜在空间特征的BP估计方法。该方法充分挖掘PPG中与BP相关的特征,利用梯度增强回归树(gradient boosting regression tree,GBRT)提取单周期PPG信号及其一阶和二阶导数的高阶交叉特征,并利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取PPG信号的时频图中的深层特征;随后将提取的特征输入支持向量回归器(support vector regression,SVR)构建BP估计模型。在UCI-BP数据库的12000个样本上进行了模型评估,实验结果表明所提出的方法优于最新的BP估计方法。
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关键词
血压(BP)
光电容积脉搏波(PPG)
潜在空间特征
梯度增强回归树
(GBRT)
卷积神经网络(CNN)
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职称材料
题名
青藏高原草地地上生物量估算
被引量：
8
1
作者
姚雨微
任鸿瑞
机构
太原理工大学测绘科学与技术系
出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期3049-3059,共11页
基金
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0106)。
文摘
及时准确评估草地产草量对草地资源的科学管理和可持续发展具有重要意义。青藏高原自然环境特殊,气候差异显著,地形复杂,仅依靠遥感信息准确监测草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)变化有较大限制。基于青藏高原草地AGB野外实测数据与Landsat遥感影像,探索了植被指数表征草地AGB信息的有效性,评估了气象和地形信息对准确估算草地AGB的影响,综合利用气象、地形和遥感信息,在新一代地球科学数据和分析应用平台(Google Earth Engine)上构建了梯度增强回归树草地AGB估算模型,绘制了青藏高原多年草地AGB空间分布图。结果表明:(1)基于单因素遥感因子的线性回归模型仅能解释8%—40%的草地AGB变化情况,其中绿色归一化植被指数(Green Normalized Difference Vegetation Index,GNDVI)对草地AGB解释能力较强(40%)。(2)基于遥感因子构建的梯度增强回归树模型测试集R~2为0.57。分别添加气象、地形信息,模型对草地AGB的估测准确性有所提升,测试R~2为0.62和0.63。(3)基于气象、地形和遥感因子的多因素估测模型能够提高草地AGB估测精度,经递归特征消除法优选后,基于13个特征变量的梯度增强回归树模型拟合效果最好(训练数据集R~2=0.79,RMSE=43.42 g/m^(2),P<0.01;测试数据集R~2=0.66,RMSE=53.64 g/m^(2),P<0.01),可以解释66%草地AGB变化情况。(4)2010年青藏高原平均AGB为94.58 g/m^(2),2015年93.63 g/m^(2),2020年100.78 g/m^(2)。青藏高原西北部草地AGB较低,东南部草地AGB较高,整体呈现自西北向东南逐渐增加的分布格局。研究结果为准确估算青藏高原草地产草量和碳储量等研究提供重要参考。
关键词
青藏高原
草地地上生物量
梯度增强回归树
遥感
Keywords
the Qinghai-Tibet Plateau
grassland aboveground biomass
gradient boosting regression tree
remote sensing
分类号
S812 [农业科学—草业科学]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于TrAdaBoost-GBDT模型的排土场边坡稳定状态判别
被引量：
1
2
作者
江松
李涛
李锦源
李研博
张存良
张立杰
机构
西安建筑科技大学资源工程学院
西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室
内蒙古汇能煤电集团有限公司
唐山冀东水泥股份有限公司
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期89-98,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目资助(51974223)
国家自然科学基金青年项目资助(52104146)。
文摘
针对露天矿排土场失稳数据获取困难,样本数据量少等问题,提出基于迁移学习算法的露天矿排土场边坡稳定状态判别模型;结合陕西省F露天矿排土场边坡的实际地质条件和降雨情况,设计降雨条件下排土场不同土石混合比边坡的相似模拟试验方案,并采集和处理试验中边坡模型的含水率、土压力和孔隙水压力数据;考虑到小样本数据集对梯度提升回归树(GBDT)模型分类精度的影响,运用迁移学习思想,利用迁移自适应增强算法(TrAdaBoost)对源域数据集和目标域数据集样本权重进行迭代更新,以GBDT模型作为数据样本训练的弱学习器,最终根据弱学习器的分类结果,通过加权多数表决法生成一种基于迁移学习的TrAdaBoost-GBDT排土场边坡稳定状性判别模型,以提高小样本数据标签类别的判别准确率。结果表明:相对其他算法模型,提出的排土场边坡稳定状态判别模型在稳定状态判别上有更好的表现,准确率、精准率、召回率和曲线下面积值(AUC)分别达到93.3%、87.5%、100%和93.8%,能够作为边坡稳定状态判别的分类器。该模型相对其他算法模型可以提高小样本数据集的边坡稳定状态判别的准确性,弥补机器学习对小样本数据集分类结果精度较低的不足。
关键词
排土场边坡
稳定状态判别
迁移自适应
增强
梯度
提升
回归
树
(TrAdaBoost-GBDT)
迁移学习
小样本
Keywords
dump slope
stability state discrimination
transfer adaptive boosting-gradient boosting decision tree(TrAdaBoost-GBDT)
transfer learning
small samples
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于潜在空间特征的无袖带血压估计方法
被引量：
1
3
作者
樊艳梦
杨学志
王定良
刘雪南
马礼坤
李龙伟
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥工业大学软件学院
智能互联系统安徽省实验室
中国科学技术大学附属第一医院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第9期1182-1190,1247,共10页
基金
安徽省科技重大专项资助项目(201903c08020010)。
文摘
针对目前基于光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)的血压(blood pressure,BP)估计模型的不足,文章提出一种基于潜在空间特征的BP估计方法。该方法充分挖掘PPG中与BP相关的特征,利用梯度增强回归树(gradient boosting regression tree,GBRT)提取单周期PPG信号及其一阶和二阶导数的高阶交叉特征,并利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取PPG信号的时频图中的深层特征;随后将提取的特征输入支持向量回归器(support vector regression,SVR)构建BP估计模型。在UCI-BP数据库的12000个样本上进行了模型评估,实验结果表明所提出的方法优于最新的BP估计方法。
关键词
血压(BP)
光电容积脉搏波(PPG)
潜在空间特征
梯度增强回归树
(GBRT)
卷积神经网络(CNN)
Keywords
blood pressure(BP)
photoplethysmography(PPG)
latent space feature
gradient boosting regression tree(GBRT)
convolutional neural networks(CNN)
分类号
R443.5 [医药卫生—诊断学]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
青藏高原草地地上生物量估算
姚雨微
任鸿瑞
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
8
在线阅读
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职称材料
2
基于TrAdaBoost-GBDT模型的排土场边坡稳定状态判别
江松
李涛
李锦源
李研博
张存良
张立杰
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于潜在空间特征的无袖带血压估计方法
樊艳梦
杨学志
王定良
刘雪南
马礼坤
李龙伟
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
1
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职称材料
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