张迪
- 作品数：6 被引量：4H指数：1
- 供职机构：重庆交通大学更多>>
- 相关领域：天文地球环境科学与工程经济管理更多>>
- 长寿区长时序生态质量评价及影响因素分析被引量：1
- 2023年
- 分析长寿区生态质量时空演变过程和影响因素对三峡库区生态建设及恢复具有重要意义。选取长寿区为研究区,以2002—2021年多景Landsat-5 TM影像和Landsat-8 OLI影像构建遥感生态指数(RSEI),从时间和空间两个维度研究生态质量演变过程,并通过随机森林模型分析生态质量和影响因子之间的关系。结果表明:①长寿区RSEI均值由2002年的0.6427降低到2006年的0.5665,2010年以后RSEI均值稳步增加,生态质量呈“先恶化后好转,整体向好发展”的趋势;②生态质量较好的区域集中在高程较高的区域,较差的区域集中在长江两岸的工业园区、化工园区、城镇居民居住区;③2002—2021年长寿区生态质量改善面积为628.838 km^(2),占比44.16%;退化面积为183.269 km^(2),占比12.87%,改善效果明显;④随机森林模型分析发现高程和人口密度是影响RSEI空间变化的主要因子,人类活动和地形因素对区域生态质量变化起主导作用。利用RSEI和随机森林模型可以对长寿区及三峡库区内其他相似区域进行生态质量评价。
- 林娜张迪潘建平冯珊珊潘鹏
- 关键词：生态质量驱动力三峡库区
- 基于XGBoost模型的高分辨率遥感滑坡快速提取与分析研究被引量：1
- 2024年
- 为了提高滑坡提取工作效率,探寻区域性滑坡与单体滑坡的时空分布特点,设计了一种滑坡快速提取模型,旨在为滑坡灾害防治管理提供科学依据。以多时相国产高分辨率遥感卫星影像、先进对地观测卫星12.5 m数字高程模型、历史滑坡隐患点为基础数据源,选择位于中国重庆市奉节县西北部的8个滑坡易发乡镇组成研究区,将基于SHAP解释框架的特征优选和基于Optuna框架的贝叶斯超参数自动优化方法引入极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)算法中构建并优化滑坡提取模型,实现了2013年、2015年、2018年、2020年研究区滑坡空间信息的快速提取和滑坡时空分布的定量分析。结果表明:(1)在模型精度对比中,以优化XGBoost基础算法构建的滑坡提取模型的准确率、精确率、Kappa系数、受试者工作特征曲线下的面积值分别为96.26%、90.91%、0.8602、0.9705,高于对比模型GBDT、LightGBM与Adaboost。(2)2013—2020年研究区滑坡发育程度整体偏高,滑坡在乡镇间的空间分布不均,沿河谷、河流两侧呈条带状分布,具有地段集中性特点。(3)2013—2020年庙湾滑坡发育强度高、活动强烈、复活现象多次发生并曾诱发新生滑坡,其所处斜坡坡度约25°~45°,地形特征变化较小,显著性变化主要集中在色调、纹理、几何形态与植被覆盖率等特征表现上。
- 林娜冯珊珊王斌唐菲菲朱洪洲张迪潘鹏何静
- 关键词：滑坡高分辨率遥感
- “酒店+OTA”双渠道供应链优化与协调研究
- 据国家旅游局数据显示,住宿市场交易额的增长率连续三年低于1.6%,2015年第一季度酒店平均入住率仅为49%,2017年第三季度仍然低于61%,目前仍有39%的房间处于未利用状态。房间的低利用率迫使酒店需多渠道销售以增加...
- 张迪
- 关键词：成本分担机制
- 文献传递
- 联合时序InSAR和机器学习的滑坡灾害易发性评价 ——以丰都县为例
- 滑坡灾害具有“突发性强、破坏性大、难以预测”的特点,会造成巨大经济损失甚至人员伤亡,当前我国滑坡灾害防治工作面临着严峻的形势,其中西南地区更是地质灾害频发且损害最为严重的地区之一,对滑坡的易发性进行科学评价不仅具有现实意...
- 张迪
- 关键词：INSAR
- 基于Stacking集成学习的土壤侵蚀速率计算与主导因子分析--以三峡库区奉节县为例被引量：2
- 2023年
- 土壤侵蚀速率的计算是水土保持工作的关键之一。为提高计算精度,引入Stacking集成方法,利用其能充分融合不同机器学习模型的特点,获取高精度的土壤侵蚀速率空间分布数据并分析影响研究区土壤侵蚀速率的主导因子。基于重庆市奉节县三峡库区2018年降雨量、遥感影像等数据构建特征集,以奉节县土壤侵蚀速率真实数据作为基准,通过训练不同机器学习模型,使用精度评价指标和多样性度量来建立最优的基学习器和元学习器组合,构建Stacking模型并获取土壤侵蚀速率空间分布图,然后针对土壤侵蚀速率分布规律对其主导因子进行边际依赖性分析。结果表明:1)以轻型梯度提升机、随机森林为基学习器,线性回归器为元学习器的Stacking集成模型效果最优,平均绝对误差、均方根误差和决定系数的表现分别为252.48 t/(km^(2)·a)、537.78 t/(km^(2)·a)和0.8687;2)高程、降雨量、植被覆盖、坡度、距道路距离和距水源距离对奉节县土壤侵蚀速率影响程度排序位于前6,重要性所占比例均超过9%;3)在高程200~520 m,年总降雨量高于1250 mm,NDVI为0.24~0.27,坡度在26°~35°之间,距道路距离0~220 m,距水源地距离63~387 m的地区土壤侵蚀速率较高。综上,构建的Stacking模型能够有效融合不同模型优势,提升预测土壤侵蚀速率的精度;奉节县土壤侵蚀速率受多方面因素综合影响,总体上与高程、植被覆盖程度之间呈正相关关系,与降雨量、坡度之间呈负相关关系,较高速率的土壤侵蚀倾向于发生在降雨充沛、植被覆盖度低、距道路及水源较近的低海拔陡峭区域。
- 林娜潘鹏王斌张迪冯珊珊潘建平
- 关键词：土壤侵蚀STACKING
