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融入辅助数据集的面向对象土地利用分类研究
1
作者
李坤玉
王雪梅
+1 位作者
李锐
李顿
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期34-44,共11页
土地利用分类结果对国土空间的管理至关重要。为提高土地利用分类结果的准确性,本文以博湖县为研究区,使用Sentinel-2A影像提取光谱特征,并结合雷达、光谱指数、土壤和地形特征构建6个面向对象的土地利用分类模型,使用简单非迭代聚类(SN...
土地利用分类结果对国土空间的管理至关重要。为提高土地利用分类结果的准确性,本文以博湖县为研究区,使用Sentinel-2A影像提取光谱特征,并结合雷达、光谱指数、土壤和地形特征构建6个面向对象的土地利用分类模型,使用简单非迭代聚类(SNIC)算法和随机森林(RF)算法对影像进行分割和分类,得出模型的分类精度以及特征重要性排序,最后使用分类回归树(CART)算法验证辅助数据集对提高分类精度的影响。结果表明:使用SNIC算法分割影像时,分别设置种子大小为17、紧凑度为0时,该研究区影像分割效果最好。基于RF分类算法,在只使用光谱信息进行分类时分类精度最低,加入雷达、光谱指数、土壤和地形特征中任何一个辅助数据集均可提高土地利用的分类精度,其中地形特征对提高分类精度的效果更显著,加入所有辅助数据集时分类精度达到最高,OA=92.34%,Kappa系数=0.91。使用CART算法进行分类有效性验证得出,基于RF算法的分类效果优于CART算法。基于遥感云平台的SNIC分割算法,融入辅助数据集进行面向对象分类,为提高土地利用分类精度提供参考。
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关键词
土地利用分类
辅助数据集
SNIC分割
面向对象
随机森林
Sentinel-2A影像
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职称材料
基于不同工况下辅助数据集的齿轮箱故障诊断
被引量:
21
2
作者
段礼祥
谢骏遥
+1 位作者
王凯
王金江
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期104-108,116,共6页
针对变工况下齿轮箱监测数据重用性低,受复杂工况影响大和已训练模型经常失效的问题,提出基于不同工况下辅助数据集的迁移成分分析方法用于设备故障诊断。迁移成分分析(Transfer Component Analysis,TCA)通过核函数将训练样本与测试样...
针对变工况下齿轮箱监测数据重用性低,受复杂工况影响大和已训练模型经常失效的问题,提出基于不同工况下辅助数据集的迁移成分分析方法用于设备故障诊断。迁移成分分析(Transfer Component Analysis,TCA)通过核函数将训练样本与测试样本映射到潜在空间,进而减小训练样本与测试样本的分布差异性。重点对比分析训练数据中不同工况下辅助数据所占比例对迁移成分分析算法性能的影响,通过仿真分析和实验验证得出,迁移成分分析方法相比传统机器学习算法,明显地减小了训练样本与测试样本的分布差异,具有更高的监测数据重用率与更高的诊断准确率,有效提高了齿轮箱变工况故障诊断的准确率和可靠性。
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关键词
齿轮箱
不同工况
辅助数据集
故障诊断
迁移成分分析
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职称材料
题名
融入辅助数据集的面向对象土地利用分类研究
1
作者
李坤玉
王雪梅
李锐
李顿
机构
新疆师范大学地理科学与旅游学院/新疆干旱区湖泊环境与资源实验室
出处
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期34-44,共11页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2020D01A79)
国家自然科学基金(41561051)。
文摘
土地利用分类结果对国土空间的管理至关重要。为提高土地利用分类结果的准确性,本文以博湖县为研究区,使用Sentinel-2A影像提取光谱特征,并结合雷达、光谱指数、土壤和地形特征构建6个面向对象的土地利用分类模型,使用简单非迭代聚类(SNIC)算法和随机森林(RF)算法对影像进行分割和分类,得出模型的分类精度以及特征重要性排序,最后使用分类回归树(CART)算法验证辅助数据集对提高分类精度的影响。结果表明:使用SNIC算法分割影像时,分别设置种子大小为17、紧凑度为0时,该研究区影像分割效果最好。基于RF分类算法,在只使用光谱信息进行分类时分类精度最低,加入雷达、光谱指数、土壤和地形特征中任何一个辅助数据集均可提高土地利用的分类精度,其中地形特征对提高分类精度的效果更显著,加入所有辅助数据集时分类精度达到最高,OA=92.34%,Kappa系数=0.91。使用CART算法进行分类有效性验证得出,基于RF算法的分类效果优于CART算法。基于遥感云平台的SNIC分割算法,融入辅助数据集进行面向对象分类,为提高土地利用分类精度提供参考。
关键词
土地利用分类
辅助数据集
SNIC分割
面向对象
随机森林
Sentinel-2A影像
Keywords
land use classification
auxiliary datasets
SNIC segmentation
object-oriented
random forest
sentinel-2A image
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于不同工况下辅助数据集的齿轮箱故障诊断
被引量:
21
2
作者
段礼祥
谢骏遥
王凯
王金江
机构
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期104-108,116,共6页
基金
国家自然科学基金(51504274
51674277)
+2 种基金
国家重点研发计划(2016YFC0802103)
中国石油大学(北京)自然科学基金(2462014YJRC039
2462015YQ0403)
文摘
针对变工况下齿轮箱监测数据重用性低,受复杂工况影响大和已训练模型经常失效的问题,提出基于不同工况下辅助数据集的迁移成分分析方法用于设备故障诊断。迁移成分分析(Transfer Component Analysis,TCA)通过核函数将训练样本与测试样本映射到潜在空间,进而减小训练样本与测试样本的分布差异性。重点对比分析训练数据中不同工况下辅助数据所占比例对迁移成分分析算法性能的影响,通过仿真分析和实验验证得出,迁移成分分析方法相比传统机器学习算法,明显地减小了训练样本与测试样本的分布差异,具有更高的监测数据重用率与更高的诊断准确率,有效提高了齿轮箱变工况故障诊断的准确率和可靠性。
关键词
齿轮箱
不同工况
辅助数据集
故障诊断
迁移成分分析
Keywords
gearbox
different working condition
auxiliary dataset
fault diagnosis
transfer component analysis(TCA)
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融入辅助数据集的面向对象土地利用分类研究
李坤玉
王雪梅
李锐
李顿
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于不同工况下辅助数据集的齿轮箱故障诊断
段礼祥
谢骏遥
王凯
王金江
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
21
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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