40、多光谱遥感影像变化检测与新冠疫情机器学习预测研究

多光谱遥感影像变化检测与新冠疫情机器学习预测研究

多光谱遥感影像变化检测

在土地利用和土地覆盖（LULC）变化检测领域，PCA和核PCA算法的分析为获取更准确结果提供了重要途径。这两种算法的相关信息可通过多种方式用于检测变化，而检测土地覆盖变化是当下极具挑战性的问题。

由于所提出的方法是无监督的，因此无需为变化检测准备昂贵的训练数据集。以Vijayawada地区为例，研究人员利用2000 - 2010年的遥感、卫星影像和图像处理技术来检测土地覆盖变化。

下面是两种算法在2013 - 2017年数据中检测到的变化百分比对比：
| 序号 | 算法 | 2013 - 2017年数据变化百分比(%) |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | PCA - k - means | 20.9 |
| 2 | KPCA - k - means | 18.6 |

这个表格清晰地展示了不同算法在检测土地覆盖变化时的效果差异。通过分析这些数据，我们可以更好地选择适合特定场景的算法，为土地利用规划和决策提供有力支持。

新冠疫情机器学习预测

新冠疫情自2019年12月爆发以来，给全球经济和人们的健康带来了巨大冲击。尽管新冠病毒的生存率较高，但每天因重症导致死亡的病例数量仍在增加。及时预测高危患者并采取相应措施，有望提高患者的生存率，降低死亡率。

新冠疫情背景与机器学习应用

冠状病毒是一种人畜共患病，可从动物传播给人类。与流感病毒相比，新冠病毒的传播速度更快，潜伏期和间隔期也有所不同。早期症状包括高温、高呼吸率、氧含量降低等，后期可能引发严重