Dijkstra算法在GIS中的优化与应用

为了提高出行效率,节省出行时间,避开交通情况复杂路段,基于层次分析法与Dijkstra算法,对多种道路交通影响因素进行对比分析并量化赋值,求解出更加准确、合理并能够动态改变的路径规划方法,该方法利用多元数据分析得出最佳路径,优化以道路长度等单一因素解算的最短路径算法,在实际生活场景中有较强的实用性。实验结果表明,通过优化Dijkstra算法分析的最短路径更为合理,具有广阔的实际应用前景。

利用随机森林回归进行极化SAR土壤水分反演

全极化合成孔径雷达影像能够提供地物丰富的极化信息,挖掘这些信息在地表参数反演中的作用是目前相关领域的研究趋势之一。针对冬小麦区域的不同植被覆盖情况,利用随机森林回归对常用极化特征在土壤水分反演中的重要性进行评估,并在此基础上进行特征选择,挑选优化的极化特征组合,构建了高精度的土壤水分反演模型。实验结果显示,由重要性评分较高的极化特征所组成的反演模型能得到均方根误差(root mean square error, RMSE)小于6%的反演精度,比只输入传统线极化后向散射系数的模型在不同时相、不同数据集的精度都有所提高。与支持向量回归和人工神经网络模型进行比较,利用随机森林回归进行重要性评分与土壤水分反演的效果更好。