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为切实保护耕地,基于遥感技术对不同耕地演化类型,包括不变耕地、新增耕地、撂荒耕地和退耕耕地进行识别和检测,以民勤县为例,采用2010和2015年2个年份的春、夏、初冬地物景观三季相特点的Landsat TM/OLI数据作为主要数据源。依据不同耕地演化类型的季相变异规律和内部要素特征选取具有物理意义的端元丰度值、丰度值差值建立2年份混合决策树划分不同耕地演化类型。同时对比分析在2010和2015年各自决策树土地利用/覆被分类结果后比较提取的耕地演化类型。结果表明:民勤县大部分耕地未发生变化,新增耕地在各个区域均有一定量的分布且主要分布在下游;退耕耕地大面积分布在坝区;撂荒耕地主要分布在沙漠绿洲过渡带。研究表明通过能够与地物先验知识关联的端元丰度值、特征端元丰度的差值建立决策树可以有效实现不同耕地演化类型的检测。误差矩阵精度评价结果显示,基于混合决策树耕地演化类型提取结果在总体精度上要高于分类后变化检测的结果。 相似文献
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为探索科学预测区域交通用地需求的合理途径,指导国土空间规划编制中交通用地规模的划定,拟通过灰色-BP神经网络模型识别主要社会经济影响因素,以长江中游城市群为例,在预测其远景交通用地需求规模的同时,基于城市群发展的阶段特征选取典型城市群样本设置3类情景,对不同情景下的交通用地需求分别进行预测。结果表明:1)城镇化水平、产业结构高度化程度和劳动力资源禀赋是当前影响长江中游城市群交通用地需求的主要社会经济因素。2)通过系统仿真试验对比不同方法的交通用地需求预测结果,可以发现基于灰色-BP神经网络模型的预测方法精度较高,误差较小,该预测方法对于区域交通用地规模的预测具有一定的适用性。预测得到的长江中游城市群2020和2030年交通用地需求分别为31.22万和49.07万hm2。3)不同情景下长江中游城市群交通用地需求预测结果存在明显差异,底线情景可作为划定交通用地规模的底限,一般情景可作为基准,极限情景可作为红线,长江中游城市群交通用地合理规模应以基准为参考,介于底线和红线之间。 相似文献
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干旱区土地退化(荒漠化)作为全球面临生态环境挑战之一,对粮食安全、环境质量和区域自然资源管理至关重要。土地退化本质是人与自然因素协同作用下土地利用/覆被类型、数量、结构以及功能的改变而引起的生态服务价值降低,核心是土壤和植被的退化。一方面,人与自然共同作用下的土地利用覆被可以表征土地退化状态,另一方面植被-土壤生境时间序列相互作用过程进一步辅助土地退化过程诊断。因此,该文首先从覆被结构、退化类型和退化程度3个层次建立干旱区土地退化状态评价体系。其次,采用GF-1/WFV时间序列遥感影像,基于多端元光谱混合分解模型建立土地利用/覆被精细分类量化表征下垫面质量属性,并进一步利用植被-生境组分互动特征参数进行功能量化,综合评价民勤2015年退化类型和退化程度。最后,结合地面立地景观照片以及采样点实测数据,对土地退化状态评价结果进行绝对定标和交叉验证。结果表明:遥感评价识别土地退化类型和程度的能力分别为87.5%和78.7%。对于民勤旱地系统,沙化过程、沙-盐化过程是主要的土地退化过程,轻度沙化、中度沙化为主导退化程度。该方法为宽波段遥感国产高分1号卫星在旱地系统土地退化状态信息提取和深入应用提供科学依据和实证研究。 相似文献
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面对生态退化风险,我国草地资源迫切需要现代遥感技术建立规范化遥感解译框架来支撑草地新时期的调查与管理。本研究通过对文献分析和历史资料的整理,梳理我国草地资源调查工作历程,分析草地资源调查技术的进展与不足。在此基础上,结合遥感标准光谱端元空间的优势,勾画草地资源类型学-草地资源调查-管理之间的关联与尺度效应,提出多尺度融合嵌套的草地资源遥感解译框架,并建议推动草地系统知识共享平台的搭建,为草地资源适应性管理研究与实践提供重要支撑。 相似文献
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以JEV的NSl基因mRNA为靶序列,设计合成了4个siRNA序列,构建了各自的表达质粒pS-NSlA、pS-NSlB、pS-NSlC和pS-NSlD.通过间接免疫荧光、Western blot检测、RT-PCR和病毒空斑检测等方法对这些siRNAs抑制JEV复制的效果进行了评价.结果表明4个siRNA表达质粒均对JEV在细胞中的复制具有不同程度的抑制作用,其中pS-NSlC、pS-NSlD有显著的抑制作用.说明针对NSl基因的siRNAs可以有效抑制JEV的复制,并有望成为应对JEV感染的治疗方法. 相似文献
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利用遥感数据进行果园种植时间制图可以高效便捷地获取大区域尺度的果园种植时间信息。为避免混合像元对果园的光谱信息造成影响,实现果园范围的精准识别及果园种植年龄的推测,该研究基于Landsat系列影像,开展融合地表标准地表光谱端元空间的果园范围提取和种植时间制图的研究。首先,将标准地表光谱端元空间融入原始影像中运用随机森林算法进行土地利用/覆被分类,重点提取果园分布范围。其次,构建地表植被端元年际间时间序列曲线,求得果园缓慢增长区间,运用四点法求取果园最大环境承载量。最后,回溯找到果园种植起点进行Logistic增长模型拟合,完成果园种植时间制图。研究结果表明:1)由线性光谱混合分解所得的地表光谱四端元能够很好地表达研究区地表组分信息。融合标准端元空间与随机森林算法提高了地物信息的提取精度。分类总体精度达到88.80%,Kappa系数达到0.86,对果园有较好的解译能力。2)通过植被端元年际时间序列曲线可以很容易地捕捉到土地覆被/利用类型的变化,通过Logistic增长模型可以检测植被生长的状况和最大环境承载量。拟合的果树生长模型具有较高的精度和稳定性,整体拟合度达到0.751,年龄验证误差均值为1.86 a,说明该方法可以相对准确地确定苹果树的种植时间和长势。 相似文献
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车门系统作为地铁车辆中的关键子系统,其系统运行可靠性密切关系到乘客的人身安全和运营的服务可靠度。据国内某地铁公司五年线网运营数据统计,因车门系统导致晚点占比线网总晚点数为54%,人为导致车门无法关闭的晚点占比27%,部件故障导致晚点的占比27%。可以看出,车门系统的设备可靠度在线网服务可靠度中起了决定性作用。针对上述问题,采用基于逆向FTF(FTA-FMEA)的可靠性分析方法,以设备寿命评估为基础,融入危险度(Risk)、频度(Frequency)、经济度(Economy)、修复度(Repair)构建动态RFER系数值作为主动管理导向,通过寿命评估、可靠度计算、RFER动态风险系数值评估,以制定合理的维护策略,有效提升车门设备运营可靠性。 相似文献
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