卫星AOD数据驱动的区域电力污秽等级评估方法

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摘要：传统污秽等级评估方法存在高成本、低效率、区域不均衡及包含主观性等问题。卫星遥感以其大覆盖和高重访的优点特别适合需要时相特征的大范围地物监测,同时20年来遥感定量化和自动化的发展产生了大量性能优异的机器学习算法,能够很好地避免人为主观因素的干扰。本文提出了一种基于卫星遥感数据及粗糙集、支持向量机等数据处理算法的区域电力污秽评估方法。数据挖掘试验表明,最少只需获取AOD、污染源目录、降雨和地形高程4种数据即可实施污区等级评估工作。在此基础上的分类试验表明,基于支持向量机的分类方法总体分类精度高达70%,适用于全局污秽等级的评定和污区等级分布图的制订;而最大似然的分类方法对高等级污秽的评估精度高达80%,适用于对污秽闪络事故的预警。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93318X/201608/669797688.html

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关键词：机器学习算法 支持向量机 cqvip HTML 机器学习 污秽闪络 污区图 粗糙集 图像分类