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中国区域ERA5-ZTD/PWV精度评估与台风事件响应研究
1
作者
连达军
何琦敏
+2 位作者
李黎
富尔江
张克非
《灾害学》
CSCD
北大核心
2024年第1期23-28,共6页
再分析数据能够提供多种历史气象数据同化产品,为了评估欧洲中期天气预报中心的最新一代ERA5再分析数据集估计的天顶对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay,ZTD)和大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)产品在中国区域的精度,利用...
再分析数据能够提供多种历史气象数据同化产品,为了评估欧洲中期天气预报中心的最新一代ERA5再分析数据集估计的天顶对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay,ZTD)和大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)产品在中国区域的精度,利用2017—2019年中国区域内14个全球导航卫星系统地面监测站和89个探空站反演的ZTD和PWV数据分别对ERA5-ZTD和ERA5-PWV精度进行了评估。结果表明,除青藏地区的站点外,ERA5-ZTD的精度分布较为均匀,平均Bias、RMSE和STD分别为-6.3 mm、19.3 mm和17.5 mm;ERA5-PWV的精度分布呈现西部内陆高和东南沿海低的趋势,平均Bias、RMSE和STD分别为0.3 mm,2.9 mm和2.7 mm。此外,在研究2019年“利奇马”台风期间ZTD和PWV的时空分布中,提出了使用水汽到达时间差的方法定量估计台风的水汽移动速度。得到台风期间ZTD和PWV具有相同的空间分布规律,且移动方向与台风的移动路径方向是一致的,估计的水汽平均移动速度为12.4 km/h,与台风的平均移动速度16.1 km/h非常接近。因此,ERA5-ZTD/PWV在中国区域内具有较高的精度,ZTD和PWV可作为重要气象因子为台风的预警预报研究提供重要参考。
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关键词
ERA5
全球导航卫星系统
对流层延迟
水汽
台风
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职称材料
智能化测量学教学辅助系统与组卷策略的设计及研究
2
作者
何琦敏
宋康明
+3 位作者
李黎
连达军
富尔江
张克非
《苏州科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第1期61-68,共8页
针对当前计算机教学辅助系统中存在的组卷难度和题型比例不合理等问题,以测量学课程为例,提出了多约束条件的组合优化模型,解决了自动化组卷的多指标参数问题,为实现科学的组卷策略提供参考依据。该模型综合考虑试卷的总分、难度、曝光...
针对当前计算机教学辅助系统中存在的组卷难度和题型比例不合理等问题,以测量学课程为例,提出了多约束条件的组合优化模型,解决了自动化组卷的多指标参数问题,为实现科学的组卷策略提供参考依据。该模型综合考虑试卷的总分、难度、曝光率、题型比例、章节知识量、培养目标等多个方面的要求进行量化加权,建立了智能化组卷的总约束方程,构建了多参数约束的组合优化模型。采用计算机模拟仿真的方法建立了题库,分析了三种启发式搜索算法求解模型的解算精度和效率。结果表明,利用遗传算法实现的自动化组卷的整体精度和效率更高,在总分、难度、曝光率、题型比例、章节知识量和培养目标方面的平均偏差分别为0.2%.0.074、0.1%6.1%、8.2%和9.6%,迭代次数在230次以内基本能够达到最优解。
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关键词
教学辅助系统
启发式搜索算法
测量学
组合优化模型
遗传算法
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职称材料
融合多维度CNN的高光谱遥感图像分类算法
被引量:
25
3
作者
刘金香
班伟
+4 位作者
陈宇
孙亚琴
庄会富
富尔江
张克非
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第16期153-163,共11页
随着计算机深度学习技术的不断发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为代表算法,为高光谱图像分类提供了新的解决方案。但是,因为数据量迅速膨胀,复杂模型的分类精度和速度并不令人满意。因此提出了一种面向高光谱...
随着计算机深度学习技术的不断发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为代表算法,为高光谱图像分类提供了新的解决方案。但是,因为数据量迅速膨胀,复杂模型的分类精度和速度并不令人满意。因此提出了一种面向高光谱图像分类的轻量级融合CNN算法3D-2D-1D CNN。该算法融合不同维度的CNN,联合空间信息和光谱信息进行高光谱遥感图像分类。利用Indian Pines、Pavia University、Salinas Scene和WHU-Hi-Han Chuan数据集对该算法进行测试,结果显示,总体分类精度分别达到99.65%、99.95%、100%和99.85%;与3D CNN算法和3D-2D CNN算法相比,训练时间和测试时间都明显降低。研究表明,所提算法能够在保证高分类精度的前提下有效地提高数据的分析速度。所提算法综合利用三种CNN对高光谱空-谱联合信息的抽象表达能力,有效促进了CNN在高光谱遥感图像分类领域中的应用。
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关键词
遥感
高光谱图像分类
3D-2D-1D卷积神经网络
深度学习
原文传递
题名
中国区域ERA5-ZTD/PWV精度评估与台风事件响应研究
1
作者
连达军
何琦敏
李黎
富尔江
张克非
机构
苏州科技大学地理科学与测绘工程学院
苏州科技大学
北
斗导航与环境感知
研究
中心
北星空间信息技术研究院
(南京)有限公司
中国矿业大学环境与测绘学院
出处
《灾害学》
CSCD
北大核心
2024年第1期23-28,共6页
基金
国家自然科学基金(42274021,41730109,41874040,52364018)
苏州科技大学自然科学基金青年基金(XKQ2021006)
+2 种基金
江苏省双创人才项目(JSSCRC2022281)
2022年度江苏省省科技计划专项资金(BZ2022018)
教育部111引智基地(B20046)。
文摘
再分析数据能够提供多种历史气象数据同化产品,为了评估欧洲中期天气预报中心的最新一代ERA5再分析数据集估计的天顶对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay,ZTD)和大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)产品在中国区域的精度,利用2017—2019年中国区域内14个全球导航卫星系统地面监测站和89个探空站反演的ZTD和PWV数据分别对ERA5-ZTD和ERA5-PWV精度进行了评估。结果表明,除青藏地区的站点外,ERA5-ZTD的精度分布较为均匀,平均Bias、RMSE和STD分别为-6.3 mm、19.3 mm和17.5 mm;ERA5-PWV的精度分布呈现西部内陆高和东南沿海低的趋势,平均Bias、RMSE和STD分别为0.3 mm,2.9 mm和2.7 mm。此外,在研究2019年“利奇马”台风期间ZTD和PWV的时空分布中,提出了使用水汽到达时间差的方法定量估计台风的水汽移动速度。得到台风期间ZTD和PWV具有相同的空间分布规律,且移动方向与台风的移动路径方向是一致的,估计的水汽平均移动速度为12.4 km/h,与台风的平均移动速度16.1 km/h非常接近。因此,ERA5-ZTD/PWV在中国区域内具有较高的精度,ZTD和PWV可作为重要气象因子为台风的预警预报研究提供重要参考。
关键词
ERA5
全球导航卫星系统
对流层延迟
水汽
台风
Keywords
ERA5
Global Navigation Satellite System
tropospheric delay
water vapor
typhoon
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
X915.5 [环境科学与工程—安全科学]
P642 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
智能化测量学教学辅助系统与组卷策略的设计及研究
2
作者
何琦敏
宋康明
李黎
连达军
富尔江
张克非
机构
苏州科技大学
北
斗导航与环境感知
研究
中心
苏州科技大学地理科学与测绘工程学院
广州市城市规划勘测设计
研究院
北星空间信息技术研究院
(南京)有限公司
中国矿业大学环境与测绘学院
出处
《苏州科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第1期61-68,共8页
基金
国家自然科学基金项目(42274021,41730109,41874040)
江苏省双创人才项目(JSSCRC2022281)
+1 种基金
苏州市产业前瞻与关键核心技术项目(SYC2022028)
苏州科技大学自然科学青年基金项目(XKQ2021006)。
文摘
针对当前计算机教学辅助系统中存在的组卷难度和题型比例不合理等问题,以测量学课程为例,提出了多约束条件的组合优化模型,解决了自动化组卷的多指标参数问题,为实现科学的组卷策略提供参考依据。该模型综合考虑试卷的总分、难度、曝光率、题型比例、章节知识量、培养目标等多个方面的要求进行量化加权,建立了智能化组卷的总约束方程,构建了多参数约束的组合优化模型。采用计算机模拟仿真的方法建立了题库,分析了三种启发式搜索算法求解模型的解算精度和效率。结果表明,利用遗传算法实现的自动化组卷的整体精度和效率更高,在总分、难度、曝光率、题型比例、章节知识量和培养目标方面的平均偏差分别为0.2%.0.074、0.1%6.1%、8.2%和9.6%,迭代次数在230次以内基本能够达到最优解。
关键词
教学辅助系统
启发式搜索算法
测量学
组合优化模型
遗传算法
Keywords
teaching assistance system
heuristic search algorithm
surveying
combinatorial optimization model
genetic algorithm
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
融合多维度CNN的高光谱遥感图像分类算法
被引量:
25
3
作者
刘金香
班伟
陈宇
孙亚琴
庄会富
富尔江
张克非
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
北星空间信息技术研究院
皇家墨尔本理工大学空
间
研究
中心
出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第16期153-163,共11页
基金
国家自然科学基金青年项目(42004015,41804013)
江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20190644,BK20180666)
+1 种基金
徐州市重点研发计划(KC19111)
江苏省双创团队和双创人才项目。
文摘
随着计算机深度学习技术的不断发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为代表算法,为高光谱图像分类提供了新的解决方案。但是,因为数据量迅速膨胀,复杂模型的分类精度和速度并不令人满意。因此提出了一种面向高光谱图像分类的轻量级融合CNN算法3D-2D-1D CNN。该算法融合不同维度的CNN,联合空间信息和光谱信息进行高光谱遥感图像分类。利用Indian Pines、Pavia University、Salinas Scene和WHU-Hi-Han Chuan数据集对该算法进行测试,结果显示,总体分类精度分别达到99.65%、99.95%、100%和99.85%;与3D CNN算法和3D-2D CNN算法相比,训练时间和测试时间都明显降低。研究表明,所提算法能够在保证高分类精度的前提下有效地提高数据的分析速度。所提算法综合利用三种CNN对高光谱空-谱联合信息的抽象表达能力,有效促进了CNN在高光谱遥感图像分类领域中的应用。
关键词
遥感
高光谱图像分类
3D-2D-1D卷积神经网络
深度学习
Keywords
remote sensing
hyperspectral image classification
3D-2D-1D convolutional neural network
deep learning
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国区域ERA5-ZTD/PWV精度评估与台风事件响应研究
连达军
何琦敏
李黎
富尔江
张克非
《灾害学》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
智能化测量学教学辅助系统与组卷策略的设计及研究
何琦敏
宋康明
李黎
连达军
富尔江
张克非
《苏州科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
3
融合多维度CNN的高光谱遥感图像分类算法
刘金香
班伟
陈宇
孙亚琴
庄会富
富尔江
张克非
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
25
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