基于决策树的黑龙江省旱耕地分类

基于决策树和EOS/MODIS数据,参考黑龙江省的农事活动和农作物发育期数据,对该省旱耕地进行了分类。结果表明,利用MODIS较高时间分辨率的特点,提取该省植被物候信息,可以在较短时间内实现对旱耕地分布及面积的定量描述;由于黑龙江省的干湿冷暖差异较大,按气候特征分区进行旱耕地判识的效果较好,总体精度可达到85.27%,Kappa系数0.8415。该项研究可为黑龙江省旱耕地面积数据的及时获取提供参考。     

流域系统优化调控的新模型与应用

流域系统具有复合性和非线性特征,其机理过程的数值描述本身也存在随机和认知不确定性.在此前提下,如何优化调控流域系统,实现水质改善和水生态系统健康成为当前水资源、水环境及水生态领域亟待解决的突出问题.本文提出了贝叶斯递归回归树模型和区间不确定性的风险决策分析方法,与强化区间线性规划结合形成了新的不确定性＂模拟-优化＂间接耦合模型,实现流域系统优化调控及风险决策方案.上述方法将应用于美国佛杰尼亚州Chesterfield县Swift Creek水库营养盐TMDL分配方案,确定8个子流域的最小负荷分配以实现叶绿素a浓度达标.结果表明该耦合模型既能表征流域系统特征,也能兼顾不确定性模拟的准确度、计算效率以及不确定性优化与风险决策的解空间全局最优性、绝对可行性,为流域系统优化调控及其未来非线性系统的预测与最优控制提供了新的计算工具.     

基于C5.0决策树算法的元胞自动机土地利用变化模拟模型

C5.0决策树算法可以揭示数据中的结构化信息，建立直观、易于理解的树形结构，可以用于元胞自动机转换规则的获取。提出了基于C5.0决策树算法的元胞自动机模型，分析了模型构建的理论和原理以及实现方法。在此基础上，以杭州市城市用地演变为例，利用C5.0决策树算法从已有的城市用地及其影响因子数据中挖掘出城市用地的演变规则，并将获得的转换规则应用到元胞自动机模型中进行城市用地演变的动态模拟与预测。结果表明：（1）利用C5.0决策树算法获取转换规则可以在较低采样率的前提下保证具有较高的精度；（2）与其它获取元胞自动机转换规则的方法相比，C5.0决策树算法生成的规则清晰明确，很适合用来获取元胞转换规则；（3）基于C5.0决策树算法的元胞自动机模型在模拟城市用地演变方面具有较高的模拟精度，模拟结果可靠.     

中亚土库曼斯坦典型绿洲荒漠化动态遥感监测

针对土库曼斯坦目前广泛存在的荒漠化问题,选择土库曼斯坦穆尔加布-捷詹河流域为研究区,利用MODIS数据建立决策树进行了荒漠化动态遥感监测。基于影像数据反演了6个荒漠化遥感监测指标,通过人机交互确定各指标最佳阈值,对不同指标进行组合,通过精度评价分析,构建了最佳指标组合来划分荒漠化等级。对土库曼斯坦近11 a的荒漠化动态变化状况进行了分析。结果表明:2001-2012年研究区土地荒漠变化表现出总面积减少,但是荒漠化程度却不断加重的趋势。     

基于决策树分类的塔里木河下游沙漠化动态变化分析

运用决策树分类法对1990年,2000年,2006年3期遥感影像进行分类,寻求生态输水对塔里木河下游沙漠化进程的影响.结果表明,2000年生态输水后沙漠化速度减缓,但沙漠化进程仍在继续.沙漠化变化方向主要为非沙漠化→轻度沙漠化→中度沙漠化→重度沙漠化→极重度沙漠化,生态输水后正向变化减小,逆向变化量增加.沙漠化变化区域主要集中在绿洲边缘和河道两侧,生态输水后变化区域离绿洲边缘和河道更近.沙漠化与距河道距离密切相关,距河道越远沙漠化退化越严重;生态输水后,距离河道1 km内的沙漠化得到抑制并出现逆转.      

基于决策树的土壤Zn含量预测

以浙江省富阳市为研究区域,基于184个土壤表层(0～20 cm)样点的Zn浓度数据（根据背景值划分为G1、G2、G3、G4和G5共5个层次）,并结合土壤类型、pH值、有机质、农业用地方式、工矿企业类型、道路和农村居民点等环境因子,采用CART方法挖掘Zn在土壤中的累积规则.利用获得的规则预测剩余41个土壤样点的Zn浓度,并进行精度评价.结果表明,采用CART方法获得的结果比普通Kriging插值方法获得的结果总精度提高了21.95%,在G2和G5层次上模拟精度相差不大,但在G1、G3和G4层次上前者明显高于后者.研究还表明,工矿企业类型在区分土壤Zn含量高低(G1、G2和G3、G4、G5)层次上起主要作用,G1和G2之间,G3、G4和G5之间的土壤Zn含量与pH值、土壤类型和土地利用方式有关.     

让我们来“驯化”算法

如果你和数字世界有交互,那么你就会与算法产生联系。我们需要确保这些代码系统了解我们的需求和意图,以便设计出能够体会人类感受且人性化的产品。科技作家克里斯托佛·斯坦纳曾将算法描述为“庞大的决策树,由一个个连续的二元判定组成——一组指令按序执行并获得一个理想的结果。信息经由一个已知算法的处理,产出需要的答案。”     

基于决策树的矿井通风阻变型故障诊断及传感器优化布置*

为实现矿井通风阻变型故障智能诊断,解决风速传感器优化布置与诊断模型不匹配的问题,提出基于决策树的矿井通风故障位置分类判断、故障量回归预测及嵌入式风速传感器优化布置一体化方法;以唐安矿为例对上述方法进行验证。结果表明:矿井通风空间数据集无量纲化能提高故障诊断准确率、提升模型收敛速度,剪枝能提高模型泛化能力;以基尼系数为嵌入式传感器优化布置选择标准,其模型故障诊断准确率更高,当风速传感器数量为15时,故障诊断准确率为84.5%,继续增加风速传感器数量故障诊断准确率提升较小。人工智能诊断技术的应用具有较大的经济和社会效益,是智慧矿山的重要研究方向之一。     

区域环境规划的程序和方法

一般来说,区域环境规划是为了解决一定区域范围内的环境问题和保护该区域内的环境质量而进行的。由于区域环境规划的对象、目标、任务、内容和范围等方面的不同,则存在着各种类型的环境规划,但无论哪一类环境规划,都是按照一定的规划程序和采取各种规划方法来进行的。     

决策树模型在水环境监测网络中选取代表性样点的应用

地表水体中的硝酸盐污染已经成为全球关注的热点环境问题之一。现今,国内外均建立了相关的监测网络对地表水体的水质实施长期监测,但是却导致大量的监测数据累积,给后续的科学研究工作带来了不便,尤其是在庞大的监测网络中如何选取有代表性样点的研究点则成为急需解决的问题之一。以比利时弗拉芒地区地表水的长期监测物理化学指标为例,利用决策树模型评估地表水样点的硝酸盐污染来源专家分类的有效性,为点位优化提供理论依据。原有监测点位的污染源专家分类和模型输出的可匹配率为80%,优化后监测点位从原有47个点降低到30个点,提高了监测工作效率。