简介：基于2013年常州站多普勒天气雷达基数据,利用偏度方法逐网格识别和去除地物杂波。结果表明：地物杂波具有高的反射率分布,为负偏度;非地物杂波则呈现较低的反射率分布,为正偏度。采用偏度方法设计的雷达地物杂波去除方法可有效去除地物杂波,滤波后的新雷达基数据可在业务上应用于雷达定量估测降水和预报,进一步提高雷达降水估测和预报能力。

简介：第三次全国土地调查是在第二次全国土地调查成果基础上,全面细化和完善全国土地利用基础数据,国家直接掌握翔实准确的全国土地利用现状和土地资源变化情况,进一步完善土地调查、监测和统计制度,实现成果信息化管理与共享,满足生态文明建设、空间规划编制、供给侧结构性改革、宏观调控、自然资源管理体制改革和统一确权登记、国土空间用途管制等各项工作的需要。

简介：城镇村界线划定主要是参照二次调查成果中的“20”界线(城市(201)、建制镇(202)、村庄(203))、2016年度土地变更调查成果中的“20”界线、集体土地所有权界线、地籍调查数据、土地管理数据等权属和用地资料,结合高分辨率影像特征划定城镇村范围界线,同时作为城镇土地调查和农村土地调查的分界范围线,保证城镇土地利用图斑和农村土地利用图斑的良好衔接,也是城乡一体化土地调查数据库建设的重要内容。

简介：基于测井资料进行岩性分类是油气勘探和采集过程中的基础问题之一。根据前人的研究成果已开发了多种岩性分类方法,提出了基于堆栈自编码模型的岩性分类方法,通过对测井资料进行逐层抽象提取特征凸显不同岩性的微弱测井响应,使用Softmax作为分类器进行岩性分类。应用该方法对丁山地区泥质灰岩和灰质泥岩进行识别,将训练好的模型应用于丁山HF1井中,正确率均达到94.39%以上。

简介：全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(SupportVectorMachine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。

简介：针对海底采样点较少时,监督学习训练分类模型困难的问题,研究无监督学习的K-均值聚类分析算法在多波束海底底质分类中的应用。在探讨K-均值聚类分析算法原理的基础上,构建海底底质分类器,针对分类器需预先输入分类结果种类（K值）这一问题,提出了基于底质采样点和分类效果连续性为原则的K值确定方法。实验结果表明：基于K-均值聚类分析算法的海底底质分类器能较好的实现海底底质类型的自动划分,适用于海量多波束底质特征参数的分类。

简介：利用浙江省2004~2013年3~8月Micaps(气象信息综合分析处理系统)地面填图数据和T–logP数据研究杭州、衢州和台州三市的阵雨和雷雨个例,同时选取能表征雷雨并能区分阵雨与雷雨的气象预报因子:对流有效位能、850hPa与500hPa的温差、K指数、地面2m温度,用临近探空的分析方法和决策树的分类方法初步建立了一个适用于浙江省春夏季降水性质分类指标。利用欧洲中心(ECMWF)细网格预报资料,对历史样本和2016年春、夏季分别作了检验。结果表明:除去有降水预报误差个例后,指标TS(ThreatScore)评分超过0.53,雷雨阵雨综合命中率达到71%,空报率阵雨(10%)小于雷雨(43%),在不同地区和季节稍有区别;同时对浙江省2016年春夏两次典型大范围阵雨雷雨过程进行预报,效果很好。此方法不仅可以依据预报数据在短期内做出精细化降水性质分类预报,在中长期预报上也有表现力。