简介:我国高分系列卫星数据因具有重访周期短、价格低廉、精度较高的特点,在矿山开发监测工作中得到了广泛的应用。本文在深入了解高分二号卫星数据特征的基础上,以甘肃永登县为例,利用机器学习模型中支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)自动提取矿山开发信息,在处理的遥感影像上进行样本采集,借Matlab平台对样本及影像数据进行归一化、降维处理(PCA)。利用SVM模型进行信息自动提取过程中,选取径向基核函数(RBF),运用量子粒子群算法进行参数寻优,最终对提取结果进行野外调查。查证结果表明利用SVM模型进行矿山开发信息自动提取是可行的。该研究为国产数据在矿山监测应用中提供了新的思路。
简介:摘要:电子证据是指以数字形式存在的证据信息,是信息时代变革的必然产物。本文以警务实战位基础,深度结合一线警务工作的重难点,提出了将数字取证平台的数据提取功能带到一线警务实战中,在保证电子证据的合法性、完整性的前提下,设计了一种智能设备数据提取装置。该设备能够弥补当前电子证据实地取证的空白,提高基层干警工作效率。
简介:重症医学的循证医学研究必须要基于大量的临床诊疗数据。在危重症患者病情复杂多变以及ICU工作紧张繁重等特点的多重作用下,医务工作者想要收集大样本量的数据开展临床研究存在一定的困难。eICU合作研究数据库(eICU-CRD)是由飞利浦集团与麻省理工学院(MIT)计算生理学实验(LCP)合作创建的大型公共数据库,收集了大量高质量的临床信息,很好地解决了医务工作者缺少大数据进行临床研究的现状。本文通过介绍eICU合作研究数据库的使用申请及数据提取流程,帮助医务工作者更方便快捷的获取需要的数据。
简介:本文以2006年1月24日发射成功的日本地球观测卫星ALOS卫星(AVNIR-2)数据为数据源,选取盐城丹顶鹤保护区核心区湿地作为研究区,尝试寻找一种有效的针对ALOS数据凸显湿地植被信息的图像变换方法,实现对遥感数据的数据降维,提高假彩色合成的图像效果的目的。同时也为其他的新的遥感数据源的数据处理提供一些思路。本文对传统的主成分分析作了改进,在对影像作主成分变换前,首先依据4,5,2假彩色合成的图像的上的细微色调差别,精选细分湿地植被,选择8类训练区,保证每类的训练区的像元数相同。根据训练区的统计数据再对整幅影像做主成分分析。通过这种有训练区辅助的主成分变换,其变换后的主成分第一分量包含了数据中的绝大部分的湿地植被信息,其中第一、二、三分量内含有的湿地植被信息量逐级减少,第四分量几乎不含湿地植被信息。在对ALOS数据进行训练区辅助主成分变换的同时也对ALOS数据进行传统的主成分变换。利用传统主成分变换后的分量数据与训练区辅助主成分变换的分量间的相互关系。经统计运算和反复实验,制定了三个假彩色合成方案:方案一,RGB:PC训练区1,PC训练区2,PC训练区3;方案二,RGB:PC传统1,PC传统2,PC传统5;方案三,RGB:C训练AQ1,PC传统2,PC传统5。在目视效果上,方案三有效凸现了湿地植被信息,扩大了细微差别,边界更明显,视觉效果更好。计算方案二和方案三的最佳波段组合指数,方案三也明显优于方案二。
简介:摘要:植被具有保障土壤水分、巩固土壤硬度、防止沙尘暴、保存地下水等功能,所以研究植被是个非常重要的课题。本文研究遥感影像中植被信息的提取,以池州市Lanstand8遥感影像为主要数据源,通过ENVI波段运算对池州市遥感影像利用NDVI,SAVI,FV植被覆盖度进行植被指数的提取,在NDVI方法中阈值为0.3时提取信息最完整的,在SAVI方法中阈值为5.69时提取信息最完整的,在FV植被覆盖度阈值方法为0.4时提取信息最完整的,可以得出SAVI方法与监督分类结果最为吻合。