基于互信息量均方差提取关键帧的激光视频图像检索研究

为保证激光视频图像检索结果中不存在重复性冗余图像,提出了基于互信息量均方差提取关键帧的激光视频图像检索方法。基于互信息量均方差的关键帧提取方法,以激光视频图像颜色的互信息量均方差最大化,为激光视频图像关键帧的聚类中心设置标准,以此聚类提取不重复的视频图像关键帧;通过基于关键帧的激光视频图像检索方法,将所提取关键帧作为激光视频图像检索的核心判断内容,提取与所需图像关键帧相似度显著的激光视频图像,完成激光视频图像检索。实验结果显示:此方法使用后,提取的激光视频图像关键帧冗余度仅有0.01,激光视频图像检索结果的MAP指标测试值高达0.98,检索结果中不存在重复性冗余图像。

加权信息量支持下融合InSAR形变特征的滑坡易发性评价

使用SBAS-InSAR处理六盘水市水城区2018-07~2019-08共69景Sentinel-1A卫星影像,获取地表形变作为动态评价因子,用于完善传统滑坡易发性评价研究缺乏动态特征数据应用的问题。结果表明,使用10种静态评价因子融合InSAR形变特征数据作为动态评价因子,在耦合层次分析法与信息量法的加权信息量模型下对比仅使用静态特征数据,ROC曲线下面积分别为0.756 02和0.888 68,模型性能提升约13.3%;再将历史灾害点叠加于2种分区图下检验分区精度,相比于未融入形变特征,融入形变特征可纠正约12.44%的误分类区域,能较好地提升分区的可靠性。

基于熵值法和信息量模型的公路路域地质灾害敏感性研究

为探讨浙江省高速公路路域范围内地质灾害分布规律,应用熵值理论和信息量法,基于地理信息系统技术平台,选取地面高程、降雨量、植被覆盖度等指标进行分析,并对高速路域进行敏感性评价。结果表明,浙江省高速公路路域灾害主要分布在西南部山区,并以滑坡为主;灾害面积比基本随地面高程、地表坡度、地表起伏度、降雨量、植被覆盖度的增加呈增长趋势,随与河流距离的增加呈减小趋势;对高速公路路域2 km内灾害敏感性进行分级后,极高敏感区、高敏感区、中敏感区、低敏感区、极低敏感区分别占比3.56%、31.09%、45.35%、19.72%、0.28%,路域高敏感区主要分布于浙江省西南部。

基于信息量模型的册亨县滑坡易发性评价

册亨县地貌以中低山为主,独特的地质环境孕育了大量的地质灾害,严重威胁人民生命财产安全。在全面分析孕灾条件的基础上,选取高程、坡度、相对高差、工程地质岩组、斜坡结构、微地貌类型6个相互独立的指标,运用信息量模型评价册亨县滑坡易发性,评价结果与实际情况基本一致,研究结果可为相似地区滑坡易发性评价提供借鉴。

信息量确定系数耦合模型的地质灾害易发性评价——以铜陵义安区为例

目的为研究地质灾害所带来的人员伤亡和财产损失等问题。方法以铜陵义安区为例,选取坡度、地形起伏度、工程地质岩组、距断层距离、斜坡结构、归一化植被指数(NDVI)6个评价因子,采用信息量模型(I)、确定系数模型(CF)及I-CF耦合模型建立义安区地质灾害易发性评价体系,利用受试者工作特征(ROC)曲线对模型进行对比和分析。结果坡度、地形起伏度对义安区地质灾害易发性评价影响程度较大的主要因子;信息量模型、确定系数模型、I-CF耦合模型的AUC值分别为0.890、0.884、0.913,说明,I-CF耦合模型预测精度优于另外两种单一模型。结论研究表明,采用I-CF耦合模型在义安区地质灾害易发性评价结果中效果更好,中、高易发区主要分布于南部、东南部及西部丘陵山区,主要涉及天门镇、顺安镇、新桥办事处、钟鸣镇及五松镇,该区域主要以矿业开发和城镇建设为主,同时地形起伏相对较大,植被覆盖较高,采矿现象普遍,灾害点比较集中,其中,采空塌陷地质灾害主要分布于天门镇、钟鸣镇和顺安镇一带,多为矿山早期开采遗留的老采空区导致,可对当地政府进行地质灾害防范工作具有重要指导意义。

统一的课堂教学信息量何以精准满足不同个体学习需要

教学信息量是教师组织起来,作用于课堂教学对象具体的自然、社会经验、反应与图式。课堂教学信息量精准满足不同个体学习需要是教学高质量发展的根本指标,也是课堂教学信息量合理性的重要标志。不同个体的知识需求量不同,受大班额教学组织形式、单向度的主体性教学方式,以及人的惰性心理等因素影响,各级各类学校的课堂教学信息量普遍处于非精准化状态。消除课堂教学信息量非精准化状态的可能方式是缩小班级规模,实行主体间的民主化教学方式,根除人的惰性心理。

人脑感知时间与记忆信息量有关

对于古人而言,冬天意味着冰天雪地、道路泥泞。守在家中期待春天到来的古人,为了不至于无聊就发明出“过年”这一习俗。2024甲辰龙年,人们辞旧迎新,庆祝一元复始、万象更新,仿佛时间又回到原点重新运行一样。岂止“过年”“过节”是人脑思维的产物。

基于信息量法的湛江地下水资源量估算方法

基于湛江市地下水资源量估算影响因子分析,收集各影响因子数据,进行标准化处理;依据皮尔逊相关系数对各因子筛选,降低估算效率。并利用信息量法衡量各影响因子对地下水资源量估算的贡献率,叠加获取总信息量值确定地下水资源量等级,输出对应等级的地下水资源量估算结果。结果表明,估算结果RMSE值较低,其结果与实际地下水资源量基本一致性,具较高的估算效率。

基于信息量法的多模型对比分析石家庄西部山区滑坡易发性研究

石家庄市西部山区地质状况不良,气象方面常在雨季形成暴雨,因而地质灾害频发,其中滑坡灾害占比较重,因此针对石家庄市西部山区的滑坡灾害进行易发性分析有重要意义。现有单一模型在滑坡灾害易发性评价方面应用广泛,但仍有局限性。为提高对区域滑坡灾害易发性评价精准度,采用单一模型和复合模型等多模型对比分析研究区滑坡易发性,得到评价精度更好的评价模型。首先通过对研究区孕灾条件筛选出降雨量、坡度、高程、坡向、曲率、地质岩性、距水系距离、距断层距离、地震烈度、距道路距离、植被覆盖率和土地利用类型共12项评价因子。基于信息量法,用层次分析法、熵权法以及组合赋权法进行对比分析,最终得到易发性分区图,通过ROC曲线和灾害点密度验证其可靠性。结果表明,以上三种分析方法在ROC曲线中的AUC值分别为0.732、0.749、0.766,三种模型评价结果都有一定的可靠性,其中组合赋权法模型精度更高,可靠性更好,确定采用组合赋权模型。

基于信息量法的湖北省秭归县滑坡易发性评价

本文以湖北省秭归县为研究区,选取高程、水系距离、道路距离、岩土体类型、坡向、坡度、土地覆盖类型、年降雨量等8个评价因子开展滑坡易发性评价工作,依据ArcGIS软件数据分析工具完成各评价因子相关性分析。对评价因子相关性值|r|>0.1的高程、坡向因子剔除,计算各因子信息量值。利用信息量模型进行滑坡易发性评价,将研究区划分为四个区域:(1)极高易发区,面积140.0864 km^(2),占研究区总面积6.18%,主要分布在长江及支流沿岸;(2)高易发区,面积1002.445 km^(2),占研究区总面积44.23%,主要呈带状分布在极高易发区两侧,部分位于两河口镇、磨坪乡周边区域;(3)中易发区,面积833.8711 km^(2),占研究区总面积36.79%,呈带状分布在极高易发区两侧,零散分布;(4)低易发区,面积290.2564 km^(2),占研究区总面积12.80%,多分布在高山人稀区域。本文研究结果能够较好地反映研究区滑坡灾害分布规律,可为秭归县防灾减灾工作提供依据。

基于信息量模型的单绒毛膜双羊膜囊双胎心脏功能异常围产结局预测

目的:分析单绒毛膜双羊膜囊(MCDA)双胎心脏功能异常的特点,并基于信息量法选择以超声指标为主的相关评价指标以建立预测MCDA胎儿围产结局的模型。方法:筛选出双胎妊娠孕妇中超声检查提示胎儿心脏异常者104例,根据其绒毛膜性和胎儿心脏异常情况分为:MCDA功能异常组(61例)、MCDA结构异常组(23例)及双绒毛膜双羊膜囊(DCDA)结构异常组(20例),分析比较3组临床特征的差异并随访临床结局至产后3年。引入信息量法,选择MCDA功能异常组的全部超声异常指标(7类),再加入3项常见临床指标,纳入信息量模型计算,建立胎儿心脏功能异常的围产结局预测模型,同时采用受试者工作特征(ROC)曲线和预留病例(5例)检验两种方法评估模型预测的有效性。结果:①与MCDA结构异常组比较,MCDA功能异常组双胎特有并发症的比例更高、分期更重;3组围产结局中活产与未活产所占比率、不同的活产结局间和不同的未活产结局间的差异均无统计学意义(P>0.05),但随访发现MCDA功能异常组活产儿大部分(22/24)心脏功能自行恢复正常。②信息量模型预测结果示,胎儿心脏功能异常的不良围产结局或风险(I)划分标准:当I>1.0时,胎儿死亡风险高;当-1.0<I≤1.0时,胎儿死亡风险中等;当I≤-1.0时,胎儿死亡风险低。③ROC曲线验证结果示,AUC为0.864(95%CI 0.767~0.961);预留病例检验验证结果示,与实际临床结局吻合程度较高。结论:基于信息量法的结局预测模型与胎儿心脏功能异常的血流动力学机制有一定关联性,对预测MCDA心脏功能异常胎儿死亡风险有较高价值。

基于信息量-Scoops3D联合模型的地质灾害易发性评价

贵渝管道沿线地势险峻、构造活跃、雨量集中,崩滑流等地质灾害十分发育,科学开展管道沿线地质灾害的易发性评估工作对确保其安全运行至关重要。本研究在查明管道沿线自然地质环境及地质灾害分布的基础上,结合管道沿线地形地质特征、管道展布与斜坡体的相互空间位置关系划分了101段适合管道工程特点的评价单元,基于信息量数理统计模型与Scoops3D物理力学模型对管道沿线地质灾害的易发性进行了评价。评价结果表明管道沿线地质灾害的高易发区主要集中在遵义及桐梓县附近,其中7段处于极高易发区,26段处于高易发区,20段处于中易发区,30段处于低易发区,18段处于极低易发区。通过ROC曲线分别求得信息量、Scoops3D以及二者联合模型的AUC值分别为0.796、0.683和0.803,结果表明信息量-Scoops3D联合模型的评价准确性最高。

基于信息量-随机森林模型的地震带地质灾害易发性评价:以松潘-较场地震带为例

地震会引起地表振动及破坏,同时加大滑坡、崩塌、泥石流等次生灾害的发生概率,对位于地震带区域城市进行地质灾害易发性预测,是地质灾害防治的有效措施。为了探究地震带区域地质发育程度对地质灾害的影响,以松潘-较场典型地震带的平武县为例,从地形地貌特征、地层地质条件、气象水文、地震带发育特征、土壤植被、人类工程活动影响6个方面选取地质灾害的诱发因子,采用信息量模型、信息量-层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和信息量-随机森林(random forest,RF)3种评价模型对平武县地质灾害进行易发性评价,结果表明信息量-RF模型的对比分析结果优于其他两种模型,接受者操作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线精度评估信息量-RF模型的曲线下的面积(area under curve,AUC)(0.991)高于信息量-AHP模型(0.931)和信息量模型(0.920),说明基于信息量耦合随机森林的综合易发性评价模型更适用于地震带地区的地质灾害易发性评价,具有良好的预测精度。

基于信息量与灾害熵的泥石流危险性评价对比研究——以成兰铁路松潘段为例

以成兰铁路松潘段为研究区域,根据野外调查分析、研究区基本环境地质条件,选取9项影响因子:高程、坡度、降雨量、岩性、地震烈度、NDVI(归一化植被指数)、距离断裂距离、HI(物源参照值)以及流域形状系数,分析泥石流的分布特征。基于GIS技术,通过信息量和灾害熵两种不同的模型,对各评价指标图层进行分类计算,并进行泥石流危险性评价。结果:在信息量模型中,研究区内危险中度及以上占总面积的87%;泥石流沟内危险中度及以上占沟总面积的65%,共31条。灾害熵模型中,研究区内中危及以上危险区占总面积的81%;泥石流沟内中危区及以上危险区占沟总面积的80%,共38条。与灾害的实际分布相比,灾害熵模型给出了更接近实际的结果。

基于加权信息量模型的川西高原地热潜力预测

川西高原是中国重要的高温地热资源富集区,地热资源十分丰富,开发潜力大。但目前对于川西高原地热潜力分布认识仍较为匮乏。基于川西高原公开可获得地热点(温泉)、断裂、花岗岩、地表温度、布格重力异常、航磁异常、地震等影响因子数据,建立川西高原加权信息量模型。地热点与影响因子的空间分析结果表明,地热点与到断裂和花岗岩距离呈负相关,与较高的地表温度、较低的航磁异常、较高的布格重力异常和较低的古登堡-里克特b值存在明显的空间相关性。模型预测结果显示,川西高原康定、理塘、巴塘等地具有较高的地热潜力,川西高原地热资源勘探开发应重点围绕上述地区开展。而甘孜、白玉、新龙、炉霍、道孚、得荣和丹巴等地区也表现出一定的地热潜力,在今后的地热勘探中应予以重视。

基于信息量法-层次分析法的北京市延庆区崩塌灾害危险性评价

北京以往的崩塌灾害研究多集中在密云、怀柔等地区,延庆地区的崩塌灾害较多但是研究较少,因此对延庆地区的崩塌灾害危险性进行了评价。综合考虑研究区的情况,从气象水文、地形地貌、地质条件、地质构造、植被及人类工程活动6个方面选取崩塌灾害危险性评价指标因子,年平均降雨量、至水系距离、坡向、坡度、地形起伏度、高程、地质岩性、至断裂距离、归一化植被指数(NDVI)、至道路距离、土地利用11个评价指标,对延庆地区建立基于ArcGIS平台利用信息量法—层次分析法模型,完成延庆地区崩塌灾害危险性评价。将延庆地区崩塌灾害危险性评价结果分为4类:极高危险、高危险、中危险和低危险。极高危险区占研究区面积的23.25%,主要分布在千家店镇、香营乡、珍珠泉乡等地区;高危险区占研究区总面积的27.57%,主要分布在延庆北东地区。危险性分区结果与崩塌灾害点实际分布相吻合,研究区的北东部地区是崩塌灾害分布密集区,主要影响因素是年均降雨量。

应用赤池信息量准则优选惯性元器件的随机误差模型

针对当前基于目视Allan方差曲线进行惯性元件随机误差建模中存在随机误差类别识别困难,人工干预较多的问题,提出了一种应用赤池信息量准则(AIC)优选惯性元件随机误差模型的方法。首先,采用加权最小二乘拟合法对不同间隔的Allan方差数据进行合理的加权,并将随机误差系数用指数形式表示作为待估系数,避免了随机误差系数估计值为负的问题。其次,采用AIC对模型中包含的随机误差类型进行优选。最后,基于光纤陀螺仪测量数据对所提方法进行了实验验证,实验结果表明,所提方法能根据AIC的值自动识别出被测光纤陀螺的随机误差类别为:角度随机游走、零偏不稳定性和角速度随机游走。所选模型模拟的功率谱密度与实测数据的功率谱密度吻合度较好。验证了所提方法的有效性。

基于信息量-机器学习耦合模型的水电梯级开发流域滑坡易发性评价

随着滑坡灾害形势的日益严峻,滑坡易发性评价的重要性愈发凸显。尽管统计方法与机器学习模型耦合已被广泛应用,但尚未开展水电梯级开发流域的评价工作。水电梯级开发流域内部的大坝和水库不仅改变了水流和水位,还深刻影响了地下水位,增加了库岸的滑坡风险。本文以清江水电梯级开发流域为研究区,针对水电梯级开发流域的独特环境,考虑了水流强度指数(SPI)、地形湿度指数(TWI)和地下富水性3个因子,结合前人经验共选取18个影响因子,通过历史数据进行贡献率分析,剔除了3个低贡献因子,优化了整体评估体系。结合信息量法和机器学习,本文构建了4种模型,其中IV-ANN模型表现最为出色,准确率高达82.41%。本文模型充分考虑了水电梯级开发流域孕灾条件,为水电梯级开发流域的科学研究和灾害防治工作提供了有益参考。

信息量法耦合机器学习模型的西山煤田滑坡易发性评价

采煤活动形成的地下采空区极易引发地质灾害,滑坡易发性评价是地质灾害风险预警的先行工作。以山西省西山煤田为研究区,构建了20个滑坡致灾因子,利用信息量(Information Value,IV)法耦合逻辑回归(Logistic Regression,LR)、随机森林(Random Forest,RF)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,构建IV-LR、IV-RF和IV-SVM这3种IV法耦合机器学习模型,并进行研究区滑坡易发性评价,通过受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线、均值和标准差分析建模结果精度。结果表明,研究区内高、极高易发区主要分布在距水系300 m内,极低、低易发区分布在中西部地区,IV-LR、IV-RF和IV-SVM模型验证精度分别为76.67%、74.62%和78.57%,ROC曲线下面积(Area Under Curve,AUC)为0.86、0.83和0.84。IV-LR模型AUC值最大,预测精度最高。

加权信息量模型在云南澜沧县滑坡危险性评价中的应用

云南澜沧县位于滇西经向构造带中,在构造运动强烈,人类活动日益增加背景下,滑坡灾害发育,人民生命财产受到严重威胁,因此,对该区域进行滑坡危险性评价研究具有重要意义。以澜沧县滑坡数据为基础,选取高程、坡度、坡向、地层岩性、距断层距离、植被覆盖度、距道路距离、降雨量共8个评价因子,构建滑坡危险性评价指标体系。基于熵权法与信息量耦合模型,利用ArcGIS地理空间分析对研究区滑坡危险进行定性、定量评价并分区。结果显示:高危险区面积占17.91%,较高危险区占37.91%,中危险区占25.94%,低危险区占18.25%。经检验评价结果合理,加权信息量模型适用于滑坡危险性评价。