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基于GA-SVM封装算法的高光谱数据特征选择被引量：9: 2008年; 封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA-SVM,并用EN-VI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA-SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较不做特征选择时提高了约4%。由此可见,GA-SVM封装型特征选择算法具有较好的同时优化特征子集和SVM核函数的性能,可为当前高光谱数据的特征选择提供一个较好的算法。; 卓莉郑璟王芳黎夏艾彬钱峻屏

基于Hyperion高光谱数据的城市植被胁迫评价被引量：15: 2007年; 快速获取城市植被的胁迫状态,不仅对城市植被健康状况的维护,而且对城市生态环境的改善具有重要意义.在对受胁迫植被的生理特征和光谱特征进行分析的基础上,利用星载高光谱Hyperion数据,计算出与胁迫相关的14种高光谱植被指数,在此基础上运用BP神经网络算法建立了城市植被胁迫强度分类器,对城市植被的胁迫强度进行了识别与分析.结果表明:城市中心商住区的植被受胁迫程度明显高于城乡结合部和郊区;植被的受胁迫现象在大块绿地外围呈环状分布;构建的植被胁迫强度分类器能够较为准确地反映植被受胁迫的强度信息,可为大面积城市植被胁迫监测提供一种较为可靠而快捷的方法.; 王芳黎夏卓莉夏丽华钱峻屏艾彬; 关键词：HYPERION BP神经网络

广东省台风暴潮灾害社会经济系统脆弱性分析——模糊数学方法被引量：14: 2010年; 给出了台风暴潮灾害社会经济系统脆弱性的定义,应用模糊综合评价方法提供了计算台风暴潮灾害社会经济系统脆弱性的评估模式,进而探讨了脆弱性的空间分布状况,并将其应用于广东省台风暴潮灾害的脆弱性评估,所提方法可以较好地综合多种社会经济因素对台风暴潮灾害的影响。; 张俊香卓莉刘旭拢; 关键词：台风暴潮

20世纪90年代中国城市用地外延扩展特征分析被引量：20: 2007年; 以1992、1996和1998年三期夜间灯光图像为基础数据,辅之以交通图件,通过构建城市用地外延扩展强度指数,利用buffer分析、回归分析、梯度分析等,对比分析了城市用地外延扩展强度指数在不同规模的城市附近和不同类型的交通线路沿线的变化规律,探讨了城市规模和交通条件对城市用地外延扩展的影响,揭示了20世纪90年代我国城市用地外延扩展的一些基本特征。; 卓莉李强史培军陈晋郑璟黎夏王芳

基于高光谱特征选择和RBFNN的城市植被胁迫程度监测被引量：11: 2008年; 以Hyperion星载高光谱数据为例,基于指数提取-特征选择-分类识别-模式分析的思路,分析广州市的城市植被胁迫状况。提取与胁迫相关的高光谱植被指数,对其进行相关分析,滤除相关性很高的植被指数,利用选取的特征应用RBF(径向基函数)神经网络对城市的植被胁迫程度进行分类,对广州市受胁迫植被的空间分布及其原因进行分析。研究表明:运用特征选取和RBF神经网络可以较好的区分城市植被受胁迫的程度;城市植被受胁迫的程度与城市交通污染、人为干扰相关性比较大;受胁迫植被的强度分布呈现从城市中心向外的梯度变化,在大块绿地外围呈环状分布。; 王芳卓莉黎夏夏丽华; 关键词：城市 HYPERION RBF神经网络

锡林郭勒草原生态恢复工程效果的评价被引量：47: 2007年; 针对锡林郭勒草原的严重退化,近年来启动了草原生态恢复工程,但工程实施的效果由于范围广、时间短而很难予评价。利用锡林郭勒草原地区1999～2004年的SPOT-VGT10天最大值合成NDVI时间序列数据,在求得各年NDVI年最大值(NDVImax)的基础上,通过搜寻各像元邻域内NDVImax的最大值以及与之相应的气候因子,建立起了像元尺度上的气候—植被生长基准响应模型,并以此为依据运用相对残差趋势法识别出了处于恢复阶段的草原区域。最后,将遥感监测结果与羊单位统计资料进行对比分析,结果发现,在县级行政区域尺度上的平均恢复趋势与基于羊单位和NPP构建的放牧压力趋势具有较好的反比例关系,初步证明了该方法在时间序列较短情况下的有效性。; 卓莉曹鑫陈晋陈仲新史培军; 关键词：草原恢复 NDVI 锡林郭勒草原

CA在自然灾害现象模拟及其风险分析中的应用: CA模型具有强大的并行计算能力和模拟复杂空间系统的能力,不仅在自然、人文社会领域得到了广泛应用,近年来在自然灾害系统的模拟研究中也得到了快速发展,日益表现出极大的优势和潜力．本文总结了近20年来CA模型在滑坡、泥石流、火...; 卓莉黎夏郑璟艾彬; 关键词：CA 滑坡泥石流自然灾害; 文献传递

时间序列案例推理检测土地利用短期快速变化被引量：7: 2007年; 在实际的地理环境中,不同的土地利用/土地覆盖类型往往具有特定的时/空变化特征,适合于采用案例匹配方法进行求解。但目前常用的案例推理多以静态推理为主,缺乏对动态变化过程的推理。论文利用案例的空间可重用性,提出了基于时间序列的案例推理方法,通过分层随机采样挑选案例点,建立了试验区同步观测案例库,并对2005～2006年试验区15景Radarsat图像进行了时间序列影像分割,利用案例点的时间序列特征值对分割后的图斑进行时间序列相似性测度,生成时间序列案例匹配矩阵,并进一步得到变化图斑的土地利用转化类型和变化时间。最后,结合野外实测资料,对案例匹配结果进行了误差评价,在所有地类变化检测结果中,菜地由于种植类型多样,物候差异大,变化检测误差最大,其次是平整土地;鱼塘(11.3%～13.2%)和果园(10.7%～16.9%)变化检测误差最小。和基于规则的变化检测方法相比,案例推理方法精度略高。; 钱峻屏黎夏艾彬叶嘉安陈晓越刘凯卓丽; 关键词：时间序列土地利用 RADARSAT

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国家自然科学基金(40601010)