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基于有序样品聚类最优二分割算法的滑坡演化阶段划分
被引量：
3
1
作者
黄丽
樊孝菊
罗文强
《湖北文理学院学报》
2015年第2期13-16,共4页
利用有序样品聚类的最优二分割算法,对新滩滑坡检测累计位移数据进行有序聚类划分,再结合加速度变化特征对滑坡演化阶段进行划分.结果显示新滩滑坡初始变形阶段和中等变形阶段划分点为1979年8月,中等变形阶段和加速变形阶段划分点为1982...
利用有序样品聚类的最优二分割算法,对新滩滑坡检测累计位移数据进行有序聚类划分,再结合加速度变化特征对滑坡演化阶段进行划分.结果显示新滩滑坡初始变形阶段和中等变形阶段划分点为1979年8月,中等变形阶段和加速变形阶段划分点为1982年9月,而加速变形阶段中初等加速与中等加速的分界点为1983年7月,中等加速与临滑阶段的分界点为1984年10月,与实际监测基本吻合.表明根据有序样品聚类最优二分割算法和滑坡变形加速度变化特征可以对滑坡演化阶段进行准确划分,并为滑坡预警预报提供依据.
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关键词
有序样品聚类
最优二分割算法
滑坡演化阶段划分
新滩滑坡
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职称材料
基于时间序列MODIS影像的暴雨后作物淹没历时提取方法
被引量：
4
2
作者
田玉刚
廖小露
张长兴
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2012年第5期778-783,共6页
作物淹没历时是作物洪水淹没减产损失精分析的一个重要指标,由于受作物分布、地形差异等因素影响,直接获取作物淹没历时数据存在困难。作物淹没历时由暴雨期作物淹没历时与暴雨后作物淹没历时两部分构成。现有的暴雨后作物淹没历时提取...
作物淹没历时是作物洪水淹没减产损失精分析的一个重要指标,由于受作物分布、地形差异等因素影响,直接获取作物淹没历时数据存在困难。作物淹没历时由暴雨期作物淹没历时与暴雨后作物淹没历时两部分构成。现有的暴雨后作物淹没历时提取主要通过流域内的排涝能力和洪涝积水量来估算整个退水历时,因流域排涝数据获取困难,排涝能力以点带面,不能有效表达流域特征,亦不能反映暴雨后作物淹没历时的空间分布,对降雨淹没历时估计能力有限。因此,提出了应用暴雨后长时间序列MODIS数据,结合洪水退去过程有序渐变特点,构建具有稳健性与一致性特点的作物淹没历时指数,并结合最优二分算法分界点提取大范围暴雨后作物淹没历时的新方法。最后以2003年6～8月淮河暴雨洪水及2010年7～9月辽河暴雨洪水为例,通过以实验样田为单位的点比较以及以流域分布为单位的整体对比验证了该方法的准确性和可行性。同时该方法具有数据获取容易、算法实现简单、结果直观可靠、空间特征明显等特点,易于推广应用。
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关键词
MODIS影像
暴雨
作物淹没历时
最优二分算法
原文传递
题名
基于有序样品聚类最优二分割算法的滑坡演化阶段划分
被引量：
3
1
作者
黄丽
樊孝菊
罗文强
机构
湖北文理学院数学与计算机科学学院
中国地质大学(武汉)数学与物理学院
出处
《湖北文理学院学报》
2015年第2期13-16,共4页
基金
国家重点基础发展计划资助973计划(2011CB710605)
国家自然科学基金重点项目(41230637)
文摘
利用有序样品聚类的最优二分割算法,对新滩滑坡检测累计位移数据进行有序聚类划分,再结合加速度变化特征对滑坡演化阶段进行划分.结果显示新滩滑坡初始变形阶段和中等变形阶段划分点为1979年8月,中等变形阶段和加速变形阶段划分点为1982年9月,而加速变形阶段中初等加速与中等加速的分界点为1983年7月,中等加速与临滑阶段的分界点为1984年10月,与实际监测基本吻合.表明根据有序样品聚类最优二分割算法和滑坡变形加速度变化特征可以对滑坡演化阶段进行准确划分,并为滑坡预警预报提供依据.
关键词
有序样品聚类
最优二分割算法
滑坡演化阶段划分
新滩滑坡
Keywords
Orderly
sample
cluster
optimal
two
-
segmentation
algorithm
Evolution
stages
division
of
landslide
Xintan
landslide
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
O212.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于时间序列MODIS影像的暴雨后作物淹没历时提取方法
被引量：
4
2
作者
田玉刚
廖小露
张长兴
机构
中国地质大学(武汉)信息工程学院
出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2012年第5期778-783,共6页
基金
国家自然科学基金项目(40801213)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(CUG090110)
文摘
作物淹没历时是作物洪水淹没减产损失精分析的一个重要指标,由于受作物分布、地形差异等因素影响,直接获取作物淹没历时数据存在困难。作物淹没历时由暴雨期作物淹没历时与暴雨后作物淹没历时两部分构成。现有的暴雨后作物淹没历时提取主要通过流域内的排涝能力和洪涝积水量来估算整个退水历时,因流域排涝数据获取困难,排涝能力以点带面,不能有效表达流域特征,亦不能反映暴雨后作物淹没历时的空间分布,对降雨淹没历时估计能力有限。因此,提出了应用暴雨后长时间序列MODIS数据,结合洪水退去过程有序渐变特点,构建具有稳健性与一致性特点的作物淹没历时指数,并结合最优二分算法分界点提取大范围暴雨后作物淹没历时的新方法。最后以2003年6～8月淮河暴雨洪水及2010年7～9月辽河暴雨洪水为例,通过以实验样田为单位的点比较以及以流域分布为单位的整体对比验证了该方法的准确性和可行性。同时该方法具有数据获取容易、算法实现简单、结果直观可靠、空间特征明显等特点,易于推广应用。
关键词
MODIS影像
暴雨
作物淹没历时
最优二分算法
Keywords
MODIS
image
Rainstorm
Crop
inundated
time
The
optimal
two
-part
segmentation
algorithm
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S116 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于有序样品聚类最优二分割算法的滑坡演化阶段划分
黄丽
樊孝菊
罗文强
《湖北文理学院学报》
2015
3
下载PDF
职称材料
2
基于时间序列MODIS影像的暴雨后作物淹没历时提取方法
田玉刚
廖小露
张长兴
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2012
4
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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