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WebGIS在农业环境物联网监测系统中的设计与实现 被引量：63
1
作者 杜克明 褚金翔 +3 位作者 孙忠富 郑飞翔 夏于 杨小冬 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期171-178,共8页
近年来物联网技术在农业环境监测领域得到了广泛的应用。物联网能够及时获取监测点上时间连续的数据,但在进行较大尺度的区域监测时,因空间变异性影响,基于节点的物联网监测技术面临着监测点分布设计、数据空间连续表达等诸多难题。针... 近年来物联网技术在农业环境监测领域得到了广泛的应用。物联网能够及时获取监测点上时间连续的数据,但在进行较大尺度的区域监测时,因空间变异性影响,基于节点的物联网监测技术面临着监测点分布设计、数据空间连续表达等诸多难题。针对农业环境监测对象的特点,提出了由点到面的区域模拟与评估方法,设计了一套将物联网基于"点"的监测数据与WebGIS基于"面"的空间数据融合分析的解决方案。在已建立的物联网监控中心系统平台基础上,优化集成WebGIS图形化空间分析技术,建立了物联网监测数据与WebGIS空间数据点面融合的农业环境监测系统。系统实现了数据位置地图显示、由点到面的区域模拟与评估、区域监测专题图管理3个功能。以河南省小麦灾情监测为案例对系统进行了应用分析,结果表明系统能有效地实现农业环境由点到面的区域动态监测,提高了作物长势与灾害的综合诊断能力,并能够为农业生产管理提供更为便捷的应用服务。 展开更多
关键词 农业环境 监测 设计 物联网 WEBGIS 点面融合
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利用空间随机森林方法提升GPM卫星遥感降水质量 被引量：2
2
作者 胡保健 李伟 +1 位作者 陈传法 胡占占 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期414-425,共12页
卫星遥感降水产品是当前获取大范围、连续性降水观测的主要来源,但目前已有的卫星遥感降水产品空间分辨率粗糙,且存在一定的系统偏差。为此,本文充分考虑高分辨率环境变量(包括地形、NDVI、地表温度、经纬度)对降水影响以及邻近遥感降水... 卫星遥感降水产品是当前获取大范围、连续性降水观测的主要来源,但目前已有的卫星遥感降水产品空间分辨率粗糙,且存在一定的系统偏差。为此,本文充分考虑高分辨率环境变量(包括地形、NDVI、地表温度、经纬度)对降水影响以及邻近遥感降水(站点)空间相关性,构建了一种双阶段空间随机森林SRF (Spatial Random Forest)方法 (SRF-SRF)。以四川省2015年—2019年GPM (Global Precipitation Measurement Mission)月降水数据为例,借助SRF-SRF对其质量提升,并将计算结果与现有7种方法比较,包括地理加权回归(GWR)、反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)、站点降水Kriging插值(Kriging)、经SRF降尺度后的地理差异分析校正(SRF-GDA)、经双线性插值降尺度后的SRF校正(Bi-SRF)以及年降水经SRF降尺度后按月比例分解并利用SRF校正(SRFdis)等。实验分析表明:(1)在月尺度上,与原始GPM相比,SRF-SRF的平均绝对误差(MAE)降低了19.51%,中误差(RMSE)降低了16.35%,而且精度优于其他方法;在季尺度上,SRF-SRF在冬季误差最小,在夏季误差最大,但其计算精度均优于其他方法;在年尺度上,基于SRF的4种方法(包括SRF-SRF、SRF-GDA、Bi-SRF和SRFdis)优于GWR、BPNN、RF,并且SRF-SRF计算精度优于单阶段的Bi-SRF和SRF-GDA。(2) SRF-SRF降水产品空间分布连续性较好,且局部降水细节得到明显提升。(3)借助RF对各自变量重要性分析得出,降水空间相关性对卫星遥感降水质量提升具有重要作用。(4)基于月尺度的SRF-SRF融合校正效果优于基于年尺度的SRFdis,表明NDVI可用于该区域月尺度降水质量提升。 展开更多
关键词 遥感 降水 降尺度 点面融合 随机森林 GPM 机器学习
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基于深度置信网络的多源DEM点面融合模型 被引量：5
3
作者 岳林蔚 沈焕锋 +1 位作者 袁强强 刘修国 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1090-1097,共8页
融合多源数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据能有效利用数据间的互补优势,提升单一源数据的质量。提出一种基于深度置信网络(deep belief networks, DBN)的点面融合模型,在DBN的框架下考虑地形坡度、地表覆盖和空间位置信... 融合多源数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据能有效利用数据间的互补优势,提升单一源数据的质量。提出一种基于深度置信网络(deep belief networks, DBN)的点面融合模型,在DBN的框架下考虑地形坡度、地表覆盖和空间位置信息等因素对DEM高程误差空间分布的影响,建立DEM高程值与高精度激光雷达测高数据之间的回归关系,从而实现多源栅格DEM与激光雷达测高点数据的空间融合,提升栅格DEM的垂直精度。对于空洞数据,根据空洞和非空洞区域的范围建立相应的输入数据集,分别进行融合,再利用不规则三角网差分曲面方法实现融合结果的无缝拼接。实验结果表明,相比原始DEM数据和两两融合的结果,所提出的多源DEM点面融合模型能够大幅度提升数据精度,有效解决原始数据中存在的空洞、噪声和异常值等问题。 展开更多
关键词 数字高程模型 点面融合 深度置信网络 回归模型
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基于高斯过程算法的日尺度IMERG降水数据与站点数据的融合研究——以湖北省为例 被引量：4
4
作者 谭伟伟 曾超 +1 位作者 沈焕锋 田礼乔 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期439-446,共8页
该文针对卫星降水数据空间分辨率较低的问题,以湖北省为研究区域,考虑经纬度、DEM、亮温数据、IMERG插值数据等辅助变量,融合2016年7月19日IMERG日分辨率卫星降水数据与气象站点数据资料.该文提出了点面融合方法和站点偏差校正估计两个... 该文针对卫星降水数据空间分辨率较低的问题,以湖北省为研究区域,考虑经纬度、DEM、亮温数据、IMERG插值数据等辅助变量,融合2016年7月19日IMERG日分辨率卫星降水数据与气象站点数据资料.该文提出了点面融合方法和站点偏差校正估计两个融合方案,并选择了自适应样条多元回归、随机森林、高斯过程回归三种算法.结果表明,点面融合方法优于站点偏差校正估计方法,且高斯过程回归的融合结果优于其他两种算法.基于高斯过程方法的融合结果呈现合理的变化细节,符合降水的空间分布变化模式.融合结果的空间分辨率从约0.1°(约10 km)提高到1 km,且精度相对于原始的IMERG数据得到了较大的提升,该研究对高时间分辨率的多源降水数据的融合具有一定的意义. 展开更多
关键词 IMERG 降水融合 点面融合 偏差校正 高斯过程回归
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点面融合的方法在团队合作学习中的应用
5
作者 谢韶旺 侯立哲 唐晟 《学园》 2013年第1期10-11,共2页
团队合作学习已被越来越多地应用到高校课堂中去，点面融合的方法旨在强调个体与团队之间的想法、观念、目标等方面的融合，以达到学习效果的最大化。如何在团队合作学习中进行有效地融合各方面的资源和力量以便高效地顺利完成团队的目... 团队合作学习已被越来越多地应用到高校课堂中去，点面融合的方法旨在强调个体与团队之间的想法、观念、目标等方面的融合，以达到学习效果的最大化。如何在团队合作学习中进行有效地融合各方面的资源和力量以便高效地顺利完成团队的目标，已成为一个极其重要的课题。本文在人力资源课程的背景下，在MBTI性格的测试小组中，为完成团队目标，加强个人与团队的沟通，提高合作质量，培养沟通能力，整个团队进行了点面关系的研究和应用并进行了实战演练，形成了团队合作模式中的一种独特方法。 展开更多
关键词 点面融合 团队 合作学习
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基于深度神经网络的京津冀地区PM2.5反演 被引量：2
6
作者 刘宇 楚博策 +1 位作者 高峰 邓越 《无线电工程》 北大核心 2021年第9期939-946,共8页
京津冀地区受到重工业生产导致的污染气体排放、地形不利于大气污染物扩散等因素的影响,一直是空气污染最严重的地区。地面站点观测数值的极度不均匀分布导致PM2.5浓度高值区的反演结果是有偏的;传统的回归算法难以挖掘PM2.5与大气参数... 京津冀地区受到重工业生产导致的污染气体排放、地形不利于大气污染物扩散等因素的影响,一直是空气污染最严重的地区。地面站点观测数值的极度不均匀分布导致PM2.5浓度高值区的反演结果是有偏的;传统的回归算法难以挖掘PM2.5与大气参数间复杂的非线性关系,PM2.5浓度反演精度仍待提高。在总结传统回归算法反演PM2.5浓度缺点的基础上,提出了基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的PM2.5浓度反演模型,并利用2015年京津冀地区的PM2.5浓度进行验证,验证结果表明:(1)样本均衡化明显提高了深度神经网络反演PM2.5浓度时的精度,也提高了DNN模型的鲁棒性;(2)DNN能够很好地挖掘PM2.5浓度与大气因子间的非线性关系,空气质量监测站点观测的PM2.5浓度与DNN反演得到的PM2.5浓度相关系数达到0.94;(3)2015年京津冀地区冬季的PM2.5浓度最高,夏季的PM2.5浓度最低,高污染地区主要集中在中南部;北京市与石家庄市PM2.5浓度峰值主要分布在冬季;12月份空气污染频率略低于其他月份,但空气污染持续时间更长。 展开更多
关键词 PM2.5反演 气溶胶光学厚度 深度神经网络 样本均衡化 点面融合模型
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基于点面特征融合的RGB-D SLAM算法 被引量：1
7
作者 孙超 朱勇杰 +4 位作者 余林波 苗隆鑫 曹勉 叶力 郭乃宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期201-207,共7页
传统的视觉SLAM算法主要依赖于点特征来构建视觉里程计,而在人造环境中通常存在一些点特征不足但结构特征丰富的场景,此时基于点特征的视觉里程计方法容易出现跟踪失败或位姿估计精度降低的问题。提出一种融合点面特征的RGB-D SLAM算法... 传统的视觉SLAM算法主要依赖于点特征来构建视觉里程计,而在人造环境中通常存在一些点特征不足但结构特征丰富的场景,此时基于点特征的视觉里程计方法容易出现跟踪失败或位姿估计精度降低的问题。提出一种融合点面特征的RGB-D SLAM算法,利用人造环境中的平面特征提高SLAM算法定位与建图的精度与鲁棒性。使用AGAST特征点提取算法并采用四叉树的方式进行改进,使特征点在图像中均匀分布以减少点特征提取的冗余度。同时,在传统点特征方法的基础上添加平面特征,使用连通域分割算法从点云中获取平面特征,并构建伪平面特征,结合AGAST特征点构建点面特征融合的结构约束因子图,添加多重约束关系用于图优化。实验结果表明,该算法AGAST特征点提取效率优于ORB-SLAM2算法,融合的点面特征使其在室内环境下的定位和建图精度更高,绝对轨迹误差减小约20%,相对轨迹误差减小约10%,单帧跟踪耗时减少约7.3%。 展开更多
关键词 RGB-D SLAM算法 AGAST算法 点云分割 点面特征融合 图优化
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