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土地利用/覆盖变化空间变异特征与遥感影像空间分辨率的选取——以北京地区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感数据为土地利用/覆盖变化提供了海量数据来源,如何选择合适空间分辨率的遥感影像进行特定地区的土地利用/覆盖变化研究,成为土地利用/覆盖变化研究的一个重要内容。地统计学方法已经广泛应用与遥感图像处理以及土地覆盖分类研究中,但应用于土地利用/覆盖变化的研究还比较缺乏。北京地区为研究区,运用遥感和地统计分析方法对该区土地利用/覆盖变化的空间结构的变异特征和合理的遥感影像数据源的选取问题做了初步探讨。研究表明地统计学方法能够揭示土地利用/覆盖变化的空间变异特征,有助于选择有效的遥感影像数据进行不同地区的土地利用/覆盖变化分析。 相似文献
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在无线通信中,调制分类是非协作通信的重要组成部分,很难使用常规方法同时兼顾识别准确率和低复杂度对各种调制方案进行高效分类。深度学习方法用来处理这个问题,可以取得良好的效果。在水声通信的环境下,由于通信环境的特殊性,导致信号的调制分类比陆地通信更加困难。创新采用了深度学习网络的改造残差结构形式来区分多种水声通信中的各种常用调制方法,通过合理地选用深度残差网络的超参数,有效克服了模型过拟合问题,取得了良好识别效果。 相似文献
163.
本文利用高频地波雷达获得的江苏如东海域大范围长期海流观测资料对苏北辐射沙洲南部烂沙洋海域夏季表层海流特征进行了分析。分析结果表明:研究海域表层海流靠近近岸一侧为往复流,流向总体上呈西北-东南向,靠近外海一侧为旋转流;海域潮流动力较为强劲,夏季表层海流实测最大流速达1.47 m/s,涨潮平均流速介于0.44~0.55 m/s,落潮平均流速介于0.38~0.52 m/s,海域西北部区域涨落潮平均流速明显大于其他区域;表层潮流为正规半日潮流,M2分潮为最主要分潮,其潮流椭圆长轴范围为0.57~0.71 m/s,远大于其他分潮,其次为S2分潮;该海域夏季表层余流呈现近岸大离岸小的分布趋势,余流流向基本指向近岸方向,从离岸到近岸余流流向呈现逆时针偏转。 相似文献
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目的:提升天麻头风灵胶囊质量标准,有效控制其制剂质量。方法:采用薄层色谱法,以紫丁香苷和哈巴俄苷为对照,定性鉴别槲寄生和玄参;采用HPLC法对阿魏酸进行含量测定,C18柱(Inertsil ODS-2;4.6mm×250mm,5μm);流动相:乙腈-0.05%磷酸溶液(16∶84);检测波长:321nm;流速:1ml/min;柱温:30℃。结果:薄层色谱定性鉴别方法灵敏,专属性强;阿魏酸在9.97~997ng范围内线性良好,r=0.9999;加样回收率为97.52%。结论:本方法简便、重复性好,为天麻头风灵胶囊质量标准提升奠定了基础。 相似文献
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淹水环境中芦苇幼苗对两种底质的生理响应及其恢复状况 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨湿地植物对淹水的响应及其恢复生长状况对于湖泊湿地的修复具有重要意义.以芦苇(Phragmites commu-nis)为对象,研究其在湖泊沉积物(LS)和农田土壤(AS)两种底质上完全淹水一个月内每隔5 d其叶片相对叶绿素含量(rChlc)、丙二醛含量(MDA)和叶绿素荧光特性的变化,并分别于淹水后的10、20和30 d对其恢复状况进行研究.结果表明:缓苗期间生长于LS上芦苇的rChlc和叶绿素荧光特性均高于生长于AS上的,淹水后rChlc逐渐下降,20 d后下降趋势更加明显,30 d时LS和AS上芦苇叶片的rChlc分别下降了40.82%和39.49%,MDA则逐渐升高,且生长于AS上的要高于LS上的;叶绿素荧光参数Fv/Fm和Y也均逐渐下降,且总体上与rChlc的变化呈显著正相关;LS上芦苇叶片的快速光响应曲线(RLCs)在淹水后缓慢下降,至25 d后下降明显,而AS上的则在15 d后即显著下降.淹水胁迫解除后,两种底质上芦苇的rChlc和叶绿素荧光特性均逐渐升高,总体上AS上芦苇的增幅大于LS上的,但LS上的各指标仍大于AS上的,而MDA逐渐下降,同样AS上的降幅要大于LS上的;随着淹水时间的延长,芦苇恢复到正常生长状态的时间有所增加,淹水30 d的芦苇叶片凋落并萌发出新叶和新的植株,同时LS上芦苇的恢复时间要短于AS上的.可见,淹水抑制了幼苗期芦苇的生长,且随着时间的延长其抑制程度逐渐加重;淹水时间短时芦苇能较快地恢复生长,淹水时间长时则需要长出新叶和萌发出新的植株来适应生长,同时营养状况良好的底质在增加芦苇耐淹性及加快其淹水后的恢复生长方面具有一定的积极意义. 相似文献
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针对传统的学习向量量化模型只能进行欧式空间的度量问题,该文将在学习向量量化(LVQ)模型的基础上引入径向基核函数(RBF)建立径向基函数的学习向量量化(RBF-LVQ)评价模型。以文成县为研究区,结合GIS技术选取坡度、坡向、坡形、断层距离、地质岩组、极端小时降雨量、地形湿度指数、地表覆盖、风化层厚度、黏聚力10个评价因子构建滑坡易发性评价体系,随机选取70%数据作为训练样本,分别采用RBF神经网络、LVQ神经网络和RBF-LVQ模型进行滑坡灾害易发性评价,并将剩余的30%数据利用ROC曲线进行精度检验。结果显示,训练后的RBF-LVQ模型AUC值为0.88,优于RBF神经网络的0.85和LVQ的0.86。RBF-LVQ模型拥有更好的预测能力,可为研究区域提供模型和决策支持。 相似文献