基于最优特征集的HY-1C卫星海岸带成像仪影像海冰分类方法研究

基于海洋一号C(HY-1C)卫星海岸带成像仪(CZI)遥感影像,提出了一种基于最优特征集的支持向量机海冰分类方法。分别提取CZI影像的光谱特征和纹理特征,采用基于距离可分性的判据进行特征选择,得到最优特征集,以最优特征集作为支持向量机分类器输入,分别对3期辽东湾海域CZI影像开展海冰分类实验和结果分析。结果表明:本文方法得到的海冰分类结果精度优于仅利用光谱特征或纹理特征的海冰分类精度;基于本文方法的3期影像的海冰分类精度均较高,2020年12月19日、2021年1月10日与2021年1月16日的海冰分类总体精度分别为93.67%、91.75%、84.89%,均在80%以上;利用海冰分类结果图估算海冰面积,发现3期辽东湾海冰面积依次增大,最大约为11998.98 km^(2)。

基于Stacking集成结构的钓鱼网站识别

快速且高效地识别钓鱼网站是非常有必要的,可以帮助人们有效避免钓鱼网站引起的网络安全威胁。提出一种基于Stacking集成模型对钓鱼网站进行识别的模型。首先对数据预处理,再利用XGBoost算法进行最优特征集筛选,建立单一模型和Stacking集成模型,同时使用分层交叉验证和网格搜索对算法参数进行调节。实验结果表明,基于Stacking集成结构对钓鱼网站的识别准确率达到了97.96%,AUC值为0.9801,该方法相比其他单一分类器具有更高的识别能力。

基于HY-1C/1D卫星的辽东湾海域海冰监测研究

利用HY-1C/1D卫星数据对辽东湾海域进行了海冰监测研究,包括海冰类型划分与选取、结合光谱特征和纹理特征的最优特征集选取,基于支持向量机分类方法进行海冰分类,并进行了变化规律和影响因素分析,极大提升了海冰监测空间尺度和范围尺度,丰富了海冰监测的形式,最终制作完成了多期海冰分类图件和海冰监测影像图件,满足海洋预警部门日常的预警预报工作。

基于灰色关联分析的软件工作量估算方法

针对历史数据少、信息贫乏的软件估算问题,提出了一种基于灰色关联分析的工作量估算方法。首先结合灰色关联理论分析了项目特征与工作量的关联度,然后利用回归技术选取最优特征集;在此基础上,计算新项目和历史项目的关联度,并根据关联度大的项目估算软件工作量;最后通过4个典型的软件数据集对估算方法的性能进行分析。实验结果表明,该方法能够在历史数据少的情况下准确估算出软件工作量,其性能优于基于回归分析、BP神经网络和类比估算等方法;而选取最优特征后的灰色关联方法,由于剔除了与工作量相关程度低的特征因子,进一步减小了工作量估算的平均误差率。

去除土壤后向散射影响的SAR数据玉米留茬方式识别

作物留茬覆盖作为保护性耕作的重要方式之一,快速、准确地获取其不同方式的分布情况对保护性耕作的实施现状监测及效果评估具有重要意义。现有的留茬监测方法主要集中于留茬覆盖度估算,而对不同留茬方式识别的研究较少。本文以Sentinel-1 SAR数据为主数据源,尝试探究其对玉米留茬方式的识别能力。利用留茬后向散射模型分离土壤散射贡献和留茬散射贡献,以消除土壤散射贡献干扰。提出融合留茬指数FRI(Fusion Residue Index),结合雷达指数与SAR纹理,分析不同特征组合对留茬方式的识别能力。采用最优特征集进行玉米留茬方式的识别,完成实验区的不同玉米留茬方式制图。结果表明:采用消除土壤影响后的VH极化后向散射系数、FRI和SAR纹理等8个特征的识别表现最好,OA和Kappa系数分别为89.28%、0.84。相比采用消除土壤散射影响前,识别精度和Kappa系数提高了5.44%和0.09。研究结果为Sentinel-1 SAR影像在留茬研究的广泛应用提供一种新的思路。