基于地物光谱分析的WorldView-2数据岩性识别:以新疆乌鲁克萨依地区为例

针对新疆维吾尔自治区西昆仑乌鲁克萨依地区的岩性出露情况,采用WorldView-2遥感影像数据进行岩性识别研究。在分析研究区内不同岩性的实测光谱曲线特征的基础上,针对在岩性识别过程中出现的不同岩性色彩反差弱、异物同谱、岩层表层浅覆盖等一系列问题,结合高空间分辨率WorldView-2数据波段特点和数据统计特征,确定了最佳波段组合,并采用主成分分析降低了波段间的高相关性。在此基础上进行反差增强、纹理增强等处理,提高了不同岩性对比度,去除了外界因素对光谱信息的干扰,为精确识别不同岩性提供了可靠依据。

Worldview-2数据在沉积岩地区的遥感岩性增强方法初探——以新疆喀什阿尔塔什地区为例

为了进一步探讨Worldview-2数据在岩性识别工作中的应用效果,笔者选择新疆喀什地区阿尔塔什沉积岩区进行遥感岩性增强方法研究。通过对研究区内实测岩石波谱曲线和Worldview-2数据进行分析,对比不同岩性之间的光谱差异,在综合考虑异物同(近)谱、表层浅覆盖等的基础上,结合WorldView-2数据的波段特点和数据统计特征,确立了波段组合-波谱增强-去相关增强-纹理信息融合的处理方法。有效提高了不同岩性之间的对比度,改善了外界因素对光谱信息的干扰,为精确识别不同岩性提供了可靠基础。

利用Landsat-8和Worldview-2数据进行协同岩性分类

提出了一种对Landsat-8和Worldview-2协同后的岩性分类方法。首先对Landsat-8和Worldview-2影像进行协同:在对Landsat-8全色波段与其多光谱进行自协同后,与Worldview-2多光谱第8波段数据协同,将协同后的Landsat-8中短波红外数据与Worldview-2数据进行叠加,得到最后协同结果。对协同后的数据进行岩性分类:利用基于最大似然法(maximum likelihood,ML)进行初始分类,由马尔科夫随机场法(Markov Random Field,MRF)对结果进行优化得到最终分类结果。采用新疆西昆仑地区遥感数据进行了实验,结果证实协同后数据的分类结果具有更高的分类精度。

基于Worldview-2数据的东洞庭湖湿地区域植被覆盖度估算研究

利用Worldview-2卫星数据八波段多光谱数据特点,分析与近红外波段重叠并具有更高信息量的近红外2新波段特征构建植被指数(VI)的关系。以湖南东洞庭湖湿地区域为研究区,建立近红外2新波段参与的归一化植被指数(NDVI)植被覆盖度估算模型。通过与实测样点结果比较发现:近红外2波段参与改良后的NDVI法的估算结果与实测值验证结果更加匹配,精度达到87.8%;原始近红外波段参与的NDVI法的估算结果精度最低。研究表明运用Worldview-2数据,并采用改良后的NDVI法可以大区域、准确、快速的进行植被覆盖度估算。

WorldView-2数据在地质调查中的应用

对WorldView-2数据在地质调查领域的应用进行探讨,引述国内外矿产预测、蚀变矿物提取、环境地质调查几个方面的应用实例,认为该数据在地质领域的应用前景广阔,并将为推动高分辨率高光谱数据的发展和在地质矿产领域的应用奠定坚实的理论和实践基础。

高分辨率遥感影像海岸线提取方法研究——以WorldView-2数据为例

针对海岸线人工解译提取的复杂性,研究了高分辨率遥感数据的海岸线自动提取技术。以WorldView-2影像为例,对研究区内的人工、砂质和基岩3种类型海岸水边线分别建立了遥感解译标志,分析不同水边线两侧地物的光谱特性,根据二者的光谱差异构建有效的特征波段,然后利用阈值法实现各类型海岸水边线的自动提取,进而通过进行潮位校正获得海岸线,大大提高了海岸线提取的精度和效率。

基于WorldView-2数据的单木长势监测初探

单株木的定量、定位监测是森林资源监测调查与经营管理的重要内容。本文以WorldView-2为数据源,应用传统的基于像素分类方法对单木长势进行了初步分析,表明WorldView-2的2m多光谱数据对于中龄林的长势监测有着极大的潜力,可为森林资源管理决策提供快速、高效的单木长势信息。

基于WorldView-2数据和随机森林算法的遥感水深反演

鉴于传统水深反演线性回归模型易受水质和环境因素的影响,利用甘泉岛区域的高分辨率WorldView-2遥感影像,结合相应的机载LiDAR实测水深数据,使用随机森林算法构建了浅海水深反演非线性回归模型。以反演的水深值和实测水深值的相关系数(R^2)和均方根误差(RMSE)为指标,并同传统的水深反演单波段线性回归模型、双波段比值线性回归模型以及多波段组合线性回归模型进行比较。结果表明,随机森林水深反演非线性回归模型反演精度最优,R^2和RMSE分别为0.967和0.868m。

WorldView-2数据在地层岩性遥感解译中的应用——以5万切其幅为例

随着高空间分辨率遥感技术的不断发展,地物分辨率不断提高,遥感地质调查的精度也随之提高。通过引用介绍了World View-2数据波段基本特征和波段的相关性,选取适合本地区解译目标的World View-2数据最佳波段组合、通过正射校正和大气校正的图像预处理方法 ,制作了1:5万遥感影像图;进行了研究区地层岩性、岩浆岩、构造解译和特征分析;制作了1:5万岩性-构造遥感解译图;认为解译结果达到了预期目标,并将为推动高分辨率高光谱数据的发展和在地质矿产领域的应用奠定坚实的理论和实践基础。

基于WorldView-2数据的地理国情普查DOM生产制作技术浅析

随着第一次地理国情普查的全面开展,以World View-2数据为代表的高分辨率卫星遥感影像广泛应用于测绘地理信息行业,基于高分辨率卫星影像的DOM生产制作技术成为普遍关注的问题。在传统测绘行业采用的数字摄影测量处理方法的基础上,本文分别采用数字摄影测量方法和传统遥感影像处理方法,以World View-2数据为例,对地理国情普查DOM生产制作方法和技术进行探讨。

WorldView-2数据融合方法的评价研究

针对矿山多目标遥感调查与监测的应用需求,依据矿山监测目标识别效果,通过主观定性和客观定量分析对Brovey、PCA、Gram-Schmidt、HPF、PanSharpen等融合方法生成的WorldView-2融合图像质量进行评价。

WorldView-2数据在动态监测罗甸玉开发状况秩序中的应用

以World View-2卫星影像数据为主要信息源,通过数据处理、遥感解译与信息提取,对贵州罗甸玉的开采状况进行遥感监测。研究表明World View-2数据对罗甸玉矿区的调查效果理想,其结果能及时地为矿政管理部门整顿矿产资源开采秩序提供执法依据和技术支撑。

基于OCO-2卫星数据的中国CO_(2)浓度时空变化特征

大气CO_(2)浓度增加引起的全球变暖问题是国内外学者关注的热点议题,但对CO_(2)的监测一直存在较多的不确定性。利用2015—2022年OCO-2卫星观测的CO_(2)柱浓度混合比数据(XCO_(2)),基于克里金插值和标准差椭圆等方法,分析了中国CO_(2)浓度时空分布与变化特征,有以下3个结论。1)基于OCO-2卫星数据的XCO_(2)数据集精度较高,与地面监测站(瓦里关站、鹿林站)观测结果的均方根误差仅为1.75 ppm和1.58 ppm,相关系数分别为0.91和0.96。2)年际上,2015—2022年中国年均XCO_(2)由399.52 ppm增至417.64 ppm,年均增速为2.56 ppm/a,高于过去10年全球CO_(2)浓度平均增速(2.06 ppm/a),但在2019年之后XCO_(2)增速呈下降趋势。季节上,XCO_(2)具有明显的季节变化特征,春季XCO_(2)最高,夏季最低。3)空间分布上,XCO_(2)表现出东部高,西部、东北地区低的空间分布特征。XCO_(2)浓度高值区域集中在京津冀和长三角等城市群。中国东北、西南地区XCO_(2)增速较快,高于华东、华南等经济发达地区。

一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法

现有Text2SQL方法严重依赖表名和列名在自然语言查询中的显式提及,在同物异名的实际应用场景中准确率急剧下降.此外,这些方法仅仅依赖数据库模式捕捉数据库建模的领域知识,而数据库模式作为结构化的元数据,其表达领域知识的能力是非常有限的,即使有经验的程序员也很难仅从数据库模式完全领会该数据库建模的领域知识,因此程序员必须依赖详细的数据库设计文档才能构造SQL语句以正确地表达特定的查询.为此,本文提出一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法,该方法从数据库表名和列名解析出其中的单词或短语,查询词典获取这些单词或短语的语义解释,将这些解释看成是相应表名或列名的扩展内容,与表名、列名及其他数据库模式信息(主键、外键等)相结合,作为模型的输入,从而使模型能够更全面地学习数据库建模的应用领域知识.在Spider-syn和Spider数据集上进行的实验说明了所提出方法的有效性,即使自然语言查询中使用的表名和列名与数据库模式中对应的表名和列名完全不同,本文方法也能够得到较好的SQL翻译结果,明显优于最新提出的抗同义词替换攻击的方法.

基于SEER数据库构建预测早期老年HER2阳性乳腺癌生存概率的列线图

目的:利用监测、流行病学和最终结果(surveillance,epidemiology,and end results,SEER)数据库构建列线图来预测老年早期HER2阳性乳腺癌患者的生存概率。方法:SEER数据库中筛选的5220名(基于单靶向治疗时代)和1176名(基于双靶向治疗时代)患者被随机分为训练组和内部验证组。采用COX比例风险回归筛选生存相关预测因素并建立列线图模型,利用一致性指数(C-index)、校准曲线、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)检验模型的准确性及实用性。对接受化疗和非化疗的患者使用两组倾向评分匹配进行统计配对,并对筛选的变量进行亚组分析。结果:单靶治疗时代列线图是由七个变量构建:年龄、婚姻状态、T分期、N分期、手术、化疗、放疗。双靶治疗时代列线图由两个变量构建:化疗和放疗。亚组分析结果表明,接受化疗的老年HER2阳性乳腺癌患者有更好的总生存期(OS)。结论:基于SEER数据库,建立并验证了预测老年早期HER2阳性乳腺癌患者生存率的准确列线图。该研究表明,化疗能增加老年患者的生存获益。

基于数据挖掘杨晓晖教授治疗2型糖尿病用药规律分析

目的 基于中医传承计算平台,对杨晓晖教授治疗2型糖尿病患者的用药规律进行分析。方法 收集整理了杨晓晖教授2019—2022年门诊诊治的2型糖尿病患者医案,按照纳入、排除标准进行筛选及数据标准化,使用中医传承计算平台V3.0中频次分析、关联规则分析、聚类分析等功能进行数据挖掘。结果 研究共纳入173例患者,553个门诊医案,使用频率最高的前10味中药分别为黄连、赤芍、柴胡、蝉蜕、百合、牛膝、蒲黄、女贞子、知母、佛手。常用药以清热类、补虚类、解表类、活血化瘀类、化痰止咳平喘类药物为主。药性以寒性居多,药味以苦味为主,归经主入肝经,其次为肺经及脾经。关联规则分析结果显示,“黄连-赤芍”“赤芍-柴胡”“黄连-蝉蜕”等为高频药物组合模式,聚类分析得到3组核心处方,结合杨晓晖教授临床经验,认为核心药串为“黄连、赤芍、柴胡”。结论 杨晓晖教授治疗2型糖尿病重视气血在发病中的重要作用。用药多入肝、脾、肺三经,意在通调气机,补益脏腑虚损;寒温并用,以取清热不伤正、补虚不助邪之效。治疗紧抓“阴虚燥热”的基本病机,气血同调,补益脏腑虚损,兼顾气郁、痰湿、瘀血等实邪的祛除。

BDS-2/BDS-3卫星观测数据联合处理关键技术研究

高质量卫星观测数据及高精度轨道钟差等产品作为全球导航与位置服务的核心,对整个系统的服务能力起到了至关重要作用。论文针对BDS-2/BDS-3卫星观测数据联合处理中空间构型、快速与高精度处理、轨道钟差精化及观测数据偏差等关键技术进行了深入探讨与系统研究。

基于美国数据库的P2Y12受体拮抗剂不良事件信号检测与分析

目的挖掘噻氯匹啶、氯吡格雷、普拉格雷和替格瑞洛4个P2Y12受体拮抗剂的不良事件(ADE)信号,为临床安全用药提供参考。方法在美国食品药品监督管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)中提取4个P2Y12受体拮抗剂在2004年1月1日至2022年12月31日的报告数据,采用比例失衡法中的报告比值比(ROR)和贝叶斯置信度递进神经网络法(BCPNN)对所提取的数据进行挖掘与分析。结果4个P2Y12受体拮抗剂共得到1512个有效信号,其中噻氯匹啶101个,普拉格雷257个,氯吡格雷771个,替格瑞洛383个。ADE信号累及系统器官分类(SOC)22个。噻氯匹啶ADE信号数最多的SOC是血液及淋巴系统疾病,占28.71%;普拉格雷ADE信号数最多的SOC是心脏器官疾病,占18.36%;氯吡格雷ADE信号数最多的SOC是胃肠系统疾病,占23.75%;替格瑞洛ADE信号数最多的SOC是全身性疾病及给药部位各种反应,占22.86%。结论经挖掘FAERS数据库,发现噻氯匹啶、氯吡格雷、普拉格雷和替格瑞洛4个P2Y12受体拮抗剂均存在ADE信号累及的SOC以及常见的不良事件,故临床需密切关注这些ADE,以避免出现其累及的SOC,防范风险事件发生。

基于多源卫星XCO_(2)数据的融合与优化

随着卫星观测技术的不断发展,包括CO_(2)在内的越来越多的大气成分数据可供获取。多源卫星数据融合是一种有效的手段,可以提高数据的准确性以及时空分辨率。基于压缩感知以及深度学习技术对GOSAT、OCO-2、OCO-3三颗被动式探测卫星的遥感观测数据进行了融合与优化。压缩感知用于生成初始的融合数据,深度学习模型进一步强化CO_(2)数据的季节循环特征,对初始融合数据进一步优化。实验结果表明,压缩感知生成的融合数据优于原始卫星观测,深度学习模型能够有效地对融合数据进行降噪与优化。

基于NL2SQL的数据查询与拼接技术在电力业务中的应用

随着智能电网的发展,电力系统在输、变、配、用以及调度等各个业务领域的电力数据快速增长,如何对电力数据进行高效管理、查询、分析、应用以及不连续数据的拼接,最大发挥电力数据的隐藏价值,成为研究的热点。本文针对电力数据查询效率低,目标数据不连贯,数据分析和深入挖掘数据价值困难等问题,应用一种基于NL2SQL的数据查询及拼接技术,在实现电力数据快速查询的同时,能够对同一类型且无连续性的目标数据进行拼接,使数据的查询、分析和深入挖掘潜在价值提供技术支撑。