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基于多元数据融合的安徽省干旱遥感监测模型研究被引量：2: 1; 作者王军宁少尉 +3 位作者金菊良周戎星周玉良白夏《灾害学》 CSCD 北大核心 2021年第4期207-213,共7页; 干旱是威胁粮食安全的重要因素。为实现干旱的精准监测,提出距平温度指数、距平降水指数、距平土壤含水量指数,将距平模型分别和分类回归树、多元线性回归模型融合,提出距平分类回归树模型和距平多元线性回归模型,并验证模型的可行性。... 展开更多; 关键词干旱遥感监测数据融合距平分类回归树模型距平多元线性回归模型安徽省; 在线阅读下载PDF 职称材料

4种遥感数据时空融合模型生成高分辨率归一化植被指数的对比分析被引量：3: 2; 作者李思源叶真妮 +2 位作者毛勇伟陈玉玲曾纳《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期427-435,共9页; 【目的】针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用,比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种... 展开更多; 关键词时空数据融合归一化植被指数增强型时空自适应反射率融合模型规则集回归树融合模型回归拟合空间滤波和残差补偿模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于不规则树的一类随机过程多尺度建模方法: 3; 作者文成林史军杰张延锋河南大学计算机与信息工程学院《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期163-167,共5页; 该文针对一类异步采样的多传感器动态系统,在已有的规则树建模基础上,基于现象或过程所具有的Markov性,给出了过程基于不规则树的多尺度表示方法和多尺度动态建模过程,并通过计算机仿真验证了新方法的有效性。; 关键词不规则树多尺度表示多尺度模型 MARKOV过程数据融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

权重提取与Dempster多重融合的凝汽器真空预测被引量：7: 4; 作者夏琳琳台金娟 +2 位作者刘惠敏王丹文磊《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第3期329-334,共6页; 为了解决单一网络预测结果不准确的问题,提出一种由BP、Elman及RBF三网络组合的预测模型,并引入模糊软集理论进行"判断证据"的权重提取以及D-S的多证据融合.以某电厂连续4天实测的现场参数构成样本空间,经主成分分析降维及权... 展开更多; 关键词凝汽器真空值神经网络 DEMPSTER组合规则模糊软集主成分分析组合预测模型权重提取数据融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GPS-IR的地表土壤湿度估算方法被引量：2: 5; 作者朱小灵王剑辉谢荣安《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第6期128-133,共6页; 全球定位系统干涉反射测量(GPS-IR)是一种新型的遥感技术,可用于估算近地表土壤水分含量。本文从多卫星融合角度出发,提出了一种基于多星融合的地表土壤湿度估算方法。首先通过低阶多项式拟合分离出卫星反射信号;然后建立反射信号正弦... 展开更多; 关键词 GPS-IR 土壤湿度多卫星融合多元线性回归模型最佳输入变量集精度评定; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多元数据融合的安徽省干旱遥感监测模型研究被引量：2: 1; 作者王军宁少尉金菊良周戎星周玉良白夏; 机构合肥工业大学土木与水利工程学院合肥工业大学水资源与环境系统工程研究所; 出处《灾害学》 CSCD 北大核心 2021年第4期207-213,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFC1502405) 国家自然科学基金项目(51709071,51579060) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JZ2021HGTB0095)。; 文摘干旱是威胁粮食安全的重要因素。为实现干旱的精准监测,提出距平温度指数、距平降水指数、距平土壤含水量指数,将距平模型分别和分类回归树、多元线性回归模型融合,提出距平分类回归树模型和距平多元线性回归模型,并验证模型的可行性。首先选取安徽省2001—2014年168个月的降水、遥感温度、植被和土壤含水量指标,将2001年—2010年距平指数作为率定期,2011—2014年距平指数作为验证期,分别计算距平分类回归树模型和距平多元线性回归模型参数,并预测验证期模型值,计算两种模型值与SPI1值的相关系数,并与历史干旱记录进行对比。结果表明:验证期距平分类回归树模型指数和SPI1的相关系数为0.878。验证期距平多元线性回归模型指数和SPI1的相关系数为0.882。验证期距平分类回归树模型与SPI1等级准确率为0.77。验证期距平多元线性回归模型与SPI1等级准确率为0.80。距平分类回归树和距平多元线性回归模型都有良好的监测效果,其中距平多元线性回归模型的监测效果更好些、可作为安徽省干旱监测的良好模型,为农业部门制定抗旱措施提供参考。; 关键词干旱遥感监测数据融合距平分类回归树模型距平多元线性回归模型安徽省; Keywords drought remote sensing monitoring data fusion anomaly classification regression tree model anomaly multiple linear regression model Anhui Province; 分类号 X43 [环境科学与工程—灾害防治] X915.5 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名4种遥感数据时空融合模型生成高分辨率归一化植被指数的对比分析被引量：3: 2; 作者李思源叶真妮毛勇伟陈玉玲曾纳; 机构浙江农林大学环境与资源学院; 出处《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期427-435,共9页; 基金浙江农林大学学校科研发展基金项目(2020FR084)。; 文摘【目的】针对时空融合方法在遥感植被状况调查及动态变化监测中的应用,比对时空自适应反射率融合模型(STARFM)、增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)、回归拟合空间滤波和残差补偿模型(Fit-FC)和规则集回归树融合模型(RPRTM)等4种时空融合模型对归一化植被指数(NDVI)的融合效果。【方法】以三江源地区2块具有差异性地表特征的区域为研究样地,采用上述4种时空融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat 8影像和250 m时间步长16 d的MODIS NDVI数据,生成步长为16 d的30 m空间分辨率的NDVI数据。基于Landsat NDVI影像通过定性的目视判别和定量的统计分析来评价不同融合模型结果的空间特征模拟效果,并以真实的MODIS NDVI时间动态为参考,分析了不同融合方法对地表植被动态特征的拟合效果。【结果】(1)关于空间特征的捕捉,在地表覆盖状况较复杂的区域,RPRTM融合效果最佳(R2=0.82);而对于输入影像差异较大的区域,ESTARFM融合效果最佳(R2=0.95)。(2)关于时间动态的捕捉,RPRTM针对不同的植被型均取得了最佳效果(R2为0.97~0.99)。(3)相对于模型输入数据的时空可比性,地表异质性对STARFM和ESTARFM融合效果的影响更大。【结论】4种时空融合模型能有效用于生成高时空分辨率的NDVI数据,不同模型其融合效果各有不同,RPRTM在复杂地表区域与模拟植被生长动态变化中均有较好表现。; 关键词时空数据融合归一化植被指数增强型时空自适应反射率融合模型规则集回归树融合模型回归拟合空间滤波和残差补偿模型; Keywords spatio-temporal fusion method normalized difference vegetation index(NDVI) enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model(ESTARFM) rule-based piecewise regression tree model(RPRTM) regression model fitting,spatial filtering and residual compensation(Fit-FC); 分类号 S758 [农业科学—森林经理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于不规则树的一类随机过程多尺度建模方法: 3; 作者文成林史军杰张延锋河南大学计算机与信息工程学院; 机构杭州电子科技大学信息与控制研究所河南大学计算机与信息工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期163-167,共5页; 基金国家自然科学基金(60434020、60572051) 浙江省自然科学基金(R106745) 教育厅科技计划项目(20050530)资助课题; 文摘该文针对一类异步采样的多传感器动态系统,在已有的规则树建模基础上,基于现象或过程所具有的Markov性,给出了过程基于不规则树的多尺度表示方法和多尺度动态建模过程,并通过计算机仿真验证了新方法的有效性。; 关键词不规则树多尺度表示多尺度模型 MARKOV过程数据融合; Keywords Irregular tree Multiscale representation Multiscale model Markov process Data fusion; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名权重提取与Dempster多重融合的凝汽器真空预测被引量：7: 4; 作者夏琳琳台金娟刘惠敏王丹文磊; 机构东北电力大学自动化工程学院青岛农业大学机电工程学院; 出处《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第3期329-334,共6页; 基金吉林省科技厅青年科研基金资助项目(20130522171JH); 文摘为了解决单一网络预测结果不准确的问题,提出一种由BP、Elman及RBF三网络组合的预测模型,并引入模糊软集理论进行"判断证据"的权重提取以及D-S的多证据融合.以某电厂连续4天实测的现场参数构成样本空间,经主成分分析降维及权重提取后,采用Dempster组合规则下置信函数三重融合结果对随后一天的真空值进行预测.结果表明,与单一网络预测模型相比,组合预测模型的平均绝对误差和均方根误差均显著减小,融合精度更高.; 关键词凝汽器真空值神经网络 DEMPSTER组合规则模糊软集主成分分析组合预测模型权重提取数据融合; Keywords condenser vacuum value neural network Dempster combining rule fuzzy soft set principal component analysis combined prediction model weight extraction data fusion; 分类号 TK264.11 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GPS-IR的地表土壤湿度估算方法被引量：2: 5; 作者朱小灵王剑辉谢荣安; 机构广东省地质测绘院; 出处《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第6期128-133,共6页; 文摘全球定位系统干涉反射测量(GPS-IR)是一种新型的遥感技术,可用于估算近地表土壤水分含量。本文从多卫星融合角度出发,提出了一种基于多星融合的地表土壤湿度估算方法。首先通过低阶多项式拟合分离出卫星反射信号;然后建立反射信号正弦拟合模型,获取相对延迟相位;最后基于多卫星相对延迟相位建立多元线性回归模型。利用美国板块边界观测计划(PBO)提供的监测数据,对比分析不同建模序列长度的反演效果,从而确定最佳的建模长度。试验结果表明,采用多元线性回归模型可实现多颗卫星的有效融合,运用于土壤湿度估算是可行的。; 关键词 GPS-IR 土壤湿度多卫星融合多元线性回归模型最佳输入变量集精度评定; Keywords GPS-IR soil moisture multi-satellites fusion multivariable linear regression model the optimal input variables set accuracy evaluation; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多元数据融合的安徽省干旱遥感监测模型研究	王军宁少尉金菊良周戎星周玉良白夏	《灾害学》 CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	4种遥感数据时空融合模型生成高分辨率归一化植被指数的对比分析	李思源叶真妮毛勇伟陈玉玲曾纳	《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于不规则树的一类随机过程多尺度建模方法	文成林史军杰张延锋河南大学计算机与信息工程学院	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	权重提取与Dempster多重融合的凝汽器真空预测	夏琳琳台金娟刘惠敏王丹文磊	《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心	2015	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于GPS-IR的地表土壤湿度估算方法	朱小灵王剑辉谢荣安	《测绘通报》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料