基于机器学习的星载短波红外CO2柱浓度估算

利用OCO-2卫星遥感数据、全球碳柱总量观测网(TCCON)站观测数据、NDVI归一化植被指数数据、ERA5大气数据,采用决策树和集成学习(XGBoost、普通随机森林、极端随机森林、梯度提升)对二CO₂平均柱浓度进行预测.通过相关性分析、特征选择与特征提取,建立模型预测CO₂平均柱浓度,再与TCCON站点的地基观测数据进行比对.通过分析不同模型(决策树、XGBoost、普通随机森林、极端随机森林、梯度提升)预测的结果,发现使用极端随机森林回归模型预测CO₂平均柱浓度的精度最高, R²、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)分别为:0.953、0.492×10^-6、0.260×10^-6、0.063%,其余模型次之,因此对极端随机森林回归模型的预测性能随自身参数的影响进行了分析,结果表明,在误差允许的范围内(±2×10^-6),极端随机森林回归模型和梯度提升回归模型预测的准确率一样,都为98.10%.由于C...     

基于决策树与密度聚类的高分辨率影像海岸线提取方法

针对高分辨率影像进行海岸线提取时常常出现的河道区域岸线向陆地方向伸向较远的问题,本文将海岸线视为海水（包括潮滩）与陆地（包括河流）两类地物的分界线进行提取。首先采用C4.5决策树分类方法进行海岸带地物分类规则挖掘,实现基于规则的地物分类;再对海水与陆地分类结果进行基于密度的聚类方法进行后处理,实现噪声去除,其基本原理为:设置一邻域半径,通过统计半径内异类样本点的数量来确定当前点是否为噪声点,若异类像素点的个数超过某一预设的阈值,则对当前噪声点进行修正。为验证本文提出方法的有效性,获取了2013年10月20日天津附近海岸带区域的资源三号卫星影像数据进行验证,结果表明,本文提出的岸线提取方法能够消除河道区域岸线提取的影响,除个别地物比较复杂的区域之外,其平均提取精度优于2个像元,满足海域遥感技术规程中线状信息误差标准的要求。     

基于HMM和DT的无人机异常检测方法

为了实时检测无人机异常状态,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和决策树(Decision Tree,DT)的无人机异常检测方法(HMMDT).首先根据异常致因将无人机异常分为干扰异常和硬件异常;然后结合HMM和DT建立无人机异常检测模型,定义无人机异常度衡量异常状态的严重程度,确定...     

基于决策树技术的城市建设用地信息提取方法研究

以2006年中巴多波段遥感影像为数据源,采用决策树分类技术对济南市城市建设用地信息进行提取.在建立研究区先验知识的基础上,对城市建设用地及不同类型背景地物的光谱响应特征进行了统计,建立了基于地物光谱特征的决策树分类模型与分类知识库,然后进行图像分类,最后经过精度评价,发现该方法能有效地将城市建设用地信息提取出来并具有较高的分类精度与效率.     

基于机器学习的流域尺度森林火灾灾害风险预测

森林是碳库,具有强大的固碳增汇功能,在应对气候变化中发挥着重要作用。然而,由于极端高温的影响,频繁发生可燃物自燃而引发森林火灾,除了影响区域水文大气循环过程以外,也给人类带来严重的人员伤亡和经济损失。现有森林火灾预测研究主要侧重可燃物研究和火灾监测等方面,较少关注大尺度地形、气象和人类活动对森林火灾的影响,但这些也是除可燃物外导致森林火灾发生的主要因素。以嘉陵江流域重庆段为研究区,区域内山地受自然火灾影响严峻。基于地理信息系统叠加地理空间因子与火灾分布点获得数据集,构建4种机器学习模型,测试模型性能,评价最优模型进行森林火灾灾害风险制图。研究结果表明,模型评估指标受试者工作曲线下面积(area under the curve, AUC)平均值为95.0%,模型性能梯度提升决策树最优,AUC值为98.3%。利用梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型预测森林火灾风险对防范大尺度森林火灾具有一定的可行性,对山城避灾规划起到借鉴作用,规划引导降低森林火灾风险,从而维护生态平衡和生态系统碳汇能力。     

路面预防性养护时机确定方法探讨

介绍了路面预防性养护时机的确定方法 :应用行驶质量指数或破坏指数、基于时间或路况、效益费用评估、生命周期费用分析、决策树或决策矩阵、评分排序方法进行路面预防性养护时机的确定 ;挖掘了目前路面预防性养护时机选取方法中存在的不足。根据路面破坏的复杂性以及目前路面预防性养护时机选取方法的不足 ,提出应对措施 ,路面预防性养护时机研究应该在一个多标准、基于路面性能的基础上进行 ;在路面结构性能良好的情况下 ,基于预防性养护的路面功能性能衰变是进行路面预防性养护时机研究的关键     

污水处理厂化学除磷智能控制系统的研究与应用

随着污水处理厂排放标准的日益提高,化学除磷药剂的使用已经非常普遍且耗量与成本均很高,采用AI技术研发一套具有自我学习能力的加药智能控制系统,能及时应对水质水量异动、药剂更换等环境变化,实现智能化的精准加药。     

英国危险废物管理策略及对我国的启示

英国是最早实行工业化的国家,为了在经济发展的同时加大对环境的保护,英国出台了一系列的法规政策对危险废物进行管理。研究英国危险废物管理策略和经验,可以为我国危险废物的管理提供一定的借鉴。英国是最早实行工业化的国家,在经济发展的过程中,其环境受到了很大污染。该国每年大约有12.2万吨的飞灰和35万吨的废油产生,其中大约有7万吨的废油被回收和再生,加     

基于决策树的区域地块风险管控模式预测

针对传统地块风险管控模式确定存在效率低、成本高、缺乏系统性的缺陷,通过构建区域地块风险管控模式决策的特征数据集,并采用卡方自动交叉检验(CHAID)、穷举卡方自动交叉检验(E-CHAID)、分类与回归树(CART)3种决策树(DT),探索不同DT算法应用于区域地块风险管控模式预测的可行性.结果表明,DT应用于区域地块风...