股票质押融资业务的主要风险和应对策略

2018年以来,银行业面临的国内外形势更加复杂严峻。同时,房地产宏观调控、P2P网贷清理整治、政府债务规范、整治银行业市场乱象、信用债违约暴露、外企撤资、产能过剩企业清理等问题交织叠加。股票质押融资业务纷纷暴雷就是各种风险因素共同发酵的一种表现。本文对目前股票质押融资业务的主要风险进行了分析,提出了应对策略和政策建议。

基于地理探测器的退耕还林保存率自然因子变化驱动力

本文首先利用变化转移矩阵研究了退耕还林区由前期成活率到后期保存率的面积变化转移,然后运用地理探测器技术结合研究区自然因子研究了退耕还林保存率的自然因子变化驱动力。通过分析数据,发现自然因素驱动力在退耕还林保存率方面起到了重要的作用。结果表明:1)成活率-保存率转移变化中,效果最好的是成活一般(成活率45%~70%)等级地块转入到保存一般(保存率45%~70%)等级以上,面积为20.57 km^(2),转移率为57%。2)单因子作用下,坡度、降水量、坡向、地类4个因子的q值解释力均大于0.3,是影响退耕还林区保存率变化的主导自然因子。3)各自然因子交互作用下,各因子间的交互作用主要以双因子增强为主,并且各地形因子与气候因子的交互作用q值都在0.5以上,表明交互作用进一步促进了研究区退耕还林区域内保存率的变化转移。

激光雷达与高光谱成像技术数据融合研究进展

近年来,为提高地物分类精度,突破单一传感器的技术擎制,弥补单一数据源应用的局限性,多源遥感数据融合的成为了遥感领域众多学者关注的研究热点。高光谱遥感技术的光学影像同激光雷达点云数据的融合技术在技术层面为提升地物识别与分类的精度上提供了一种可行方案,打破了单一传感器的技术上限,为目标三维空间—光谱信息一体化获取提供了一种新的解决途径,同时为高光谱激光雷达成像技术研究奠定基础。本文回顾了激光雷达与高光谱成像数据融合发展历程,论述其在特征级和决策级的主要融合方法和研究进展,将常用特征级融合和决策级融合方法进行详细介绍,并对最新几种研究算法进展进行小结和概述,探讨了其面临的挑战和未来发展与应用前景,最后对激光雷达和高光谱成像数据融合未来发展做出系统展望。

基于多源遥感数据协同的滇西北森林郁闭度估测

森林郁闭度(FCC)是评价森林资源和生物多样性的重要参数,利用多源遥感协同手段以较小成本高精度实现区域FCC反演是当前研究热点。本研究以星载激光雷达ICESat⁃2/ATLAS为主要信息源,结合54块实测样地数据,采用贝叶斯优化(BO)算法改进后的随机森林(RF)、K⁃最近邻值法(KNN)、梯度回归(GBRT)模型获取光斑尺度ATLAS光斑内FCC,协同多源遥感影像Sentinel⁃1/2及地形因子基于BO算法优化后的全连接深度神经网络模型(DNN)进行区域尺度的滇西北香格里拉市FCC遥感估测。结果表明:在提取的50个ATLAS激光雷达光斑参数指标中,经RF特征变量优选后,6个特征参数(乔木冠层百分比、冠层顶光子相对高度的标准差、冠层高度最小值、区段内98%冠层高度值与冠层高度中位数的差值、冠层顶部光子数、表观反射率)贡献率较大,可作为光斑尺度遥感估测模型变量。在BO⁃RF、BO⁃KNN、BO⁃GBRT模型中,以BO⁃GBRT模型估测的FCC结果最优,留一交叉验证的决定系数(R^(2))为0.65、均方根误差(RMSE)为0.10、绝对残差均值(RS)为0.079,预测精度(P)为0.792,可作为研究区有林地74808个ATLAS光斑的FCC估测模型。以有林地ATLAS光斑尺度FCC值作为区域尺度BO⁃DNN模型的大样本数据,联合多源遥感因子进行研究区FCC估测,十折交叉验证的BO⁃DNN模型验证精度为R^(2)=0.47、RMSE=0.22、P=0.558。使用BO⁃DNN模型估测及普通克里格(OK)插值的研究区FCC均值分别为0.46、0.52,主要分布在0.3~0.6,分别占比77.8%、81.4%。直接通过OK插值方法获取FCC效率较高(R^(2)=0.26),但预测精度明显低于BO⁃DNN模型(R^(2)=0.49)。FCC高值区域在研究区由西北向东南贯穿分布,北部地区和东南部分别为FCC高值、低值主要分布区。基于ICESat⁃2/ATLAS高密集光斑进行山地FCC估测具有一定优势,以光斑尺度的小样本数据估测结果可作为区域尺度深度学习模型的大样本数据,能为光斑尺度上推至区域尺度低成本、高精度估测FCC提供一种参考。