基于 DEA 和 Malmquist 指数的广东省渔业效率研究

【目的】分析掌握广东渔业的产出效率,为发展可持续的低耗高产渔业提供数据参考。【方法】基于数据包络分析（DEA）及 Malmquist 指数,对 2011—2022 年期间广东渔业综合技术效率和全要素生产率指数及其分解进行测算和分析,并与全国平均值进行对比。【结果】广东渔业综合技术效率每年均高于全国平均水平,但2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬呈现递减。通过对广东水产养殖和水产品捕捞的综合技术效率分别进行测算,发现 2011—2022 年期间广东水产养殖的综合技术效率较高,除 2013 年和 2014 年外,均为DEA 有效。将 DEA 无效年份的广东水产养殖和水产品捕捞在生产前沿面上的投影调整为 DEA 有效,结果显示,2013 年和 2014 年广东水产养殖投入的冗余率分别为 5.98% 和 10.46%,而 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021年广东水产品捕捞投入的冗余率在 39.73%~74.27% 之间,说明水产品捕捞的过度投入以及由此引发的捕捞综合技术效率低下是造成 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬递减的主要原因。广东渔业的技术进步和全要素生产率上升幅度与全国平均水平相差较远,全要素生产率和技术进步指数均比全国平均增幅低 4.7%,说明广东省在渔业技术进步方面有较大提升空间。【结论】建议广东加大渔业科技的投入力度,加强渔业技术创新,以促进渔业技术进步和提高全要素生产率;加快渔业产业结构调整,合理布局养殖和捕捞规模,以解决广东渔业规模报酬递减的问题;加强渔业资源保护和增殖放流,利用自然生产力增加可捕捞渔业资源;加强水产良种创制及养殖新模式和新技术的开发,进一步拓展水产养殖空间和提高水产养殖的产出效率。     

面向对象多层次多尺度分割的农用大棚类型信息提取

为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取,以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象,基于Sentinel-2A卫星数据,采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法,对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度,在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化,获取最优特征组合;然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%;单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度,在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息,以抑制过度分割或亚分割现象,从而降低错分或漏分。因此,高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度,且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。     

计算法测量电阻应变原理的试验分析

介绍了计算法测量电阻应变的原理及试验,着重分析了试验结果,验证了测量原理．     

Satellite remote sensing for forest inventory—experiences in the nordic countries

Satellite data were used in developing methods for forest inventory and mapping in a cooperation project involving Finland, Norway and Sweden. A goal was to improve the technical competence in forestry remote sensing in those countries. Landsat TM‐ and simulated SPOT‐imageries were classified using, e.g., filtered input data and contextual classifiers. The relative area distribution of usual forest classes was estimated at an acceptable accuracy. A two‐phase sampling scheme was introduced for compartmentwise (in‐place) inventories. The first phase involves analysis of satellite data, the second phase measurement of field plots. Correlations between satellite‐ and field‐measured values of various forest characteristics were relatively high, close to those obtained using aerial photo interpretation.     

基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱遥感数据分类方法

为了提高高光谱遥感影像的分类精度,提出了一种基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱数据分类方法。采用非负最小二乘方法,将待测样本表示为训练样本的线性组合,并将得到的系数作为待测样本的特征向量,通过最小误差方法对待测样本进行分类。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和萨利纳斯山谷高光谱遥感数据集上进行分类实验,并和主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)和基于稀疏表示分类器(SRC)方法进行比较,在2个数据集上本文方法的总体识别精度分别达到85.31%和99.56%,Kappa系数分别为0.816 3和0.986 7。实验结果表明本文方法的总体识别精度和Kappa系数都优于另外3种方法,是一种较好的高光谱遥感数据分类方法。     

基于CWT-RF模型估算博斯腾湖湖滨绿洲土壤有机碳含量

为实现博斯腾湖湖滨绿洲土壤有机碳含量的快速估算,结合实测的土壤高光谱数据与土壤有机碳数据,通过连续小波变换(CWT)进行土壤光谱数据预处理,利用相关系数法(CC)、连续投影算法(SPA)、竞争自适应重加权采样(CARS)、遗传算法(GA)筛选的特征波段作为建模输入量,构建随机森林(RF)模型。结果表明：研究区土壤有机碳含量平均值随土层深度增加由12.36 g/kg降低至10.49 g/kg,变异系数平均值为69.62%,空间异质性较强;CWT变换可以有效提高不同土层深度土壤有机碳含量与光谱反射率间的相关性,不同土层深度相关系数均值平均提升约22.41%;光谱数据经过CWT变换构建的模型精度明显提升,RF模型验证集R²与RPD分别平均提高7.09%、10.06%。CC、CARS、SPA、GA方法能消除光谱信息冗余,有效降低CWT-RF模型的输入量与RMSE值,土层深度0～20、20～40、40～60和60～80 cm筛选的特征波段平均压缩至全波段数目分别为8.51%、5.38%、2.21%和3.67%;RMSE值分别平均降低111.67%、135.61%、12.25...     

基于3S的森林资源消长数据采集与更新系统设计

3S技术是近年来迅速发展起来的空间信息科学技术,将其应用于森林资源采集与更新数字化管理系统可以大大提高林业生产效率,提高经营决策的科学性,可作为生态管理和环境保护的新方法加以应用,实现林业的可持续发展。介绍了数字林业架构中数据采集与更新系统的研究与应用,阐述了应用本系统对传统森林经营管理模式的优化及改造效果。     

数据挖掘在高校图书馆图书采购计划制订中的应用

针对如何科学制订高校图书馆图书采购计划以提高图书采购质量和效率的问题,分析了传统图书采购计划制订方法的不足,阐述了数据挖掘技术的内涵,提出了将数据挖掘技术用于高校图书馆图书采购计划制订辅助决策的方法,探讨了该方法的可行性,并详细给出了数据挖掘技术应用于制订高校图书馆图书采购计划的过程。     

基于Landsat数据的条件植被温度指数升尺度转换方法

以陕西省关中平原为研究区域,应用点扩散函数、混合像素面积权重法和中值像素变异权重法将基于Landsat卫星遥感数据反演的分辨率为30 m的条件植被温度指数(VTCI)干旱监测结果上推至930 m的干旱监测结果,并与Aqua MODIS数据反演的分辨率为930 m的VTCI干旱监测结果进行对比分析,以期为两种空间尺度的干旱监测结果的综合应用提供技术支持。以MODIS数据反演的VTCI为参考,应用相关系数、均方根误差、半变异函数的估计值和图像纹理特征等对尺度上推的VTCI进行评价。结果表明,点扩散函数和混合像素面积权重法的尺度上推效果均较好,而中值像素变异权重法的尺度上推效果较差,说明点扩散函数和混合像素面积权重法均适用于研究区域VTCI干旱监测结果的尺度转换,且点扩散函数的数据处理过程更为简单。典型样点VTCI的尺度上推结果表明,空间异质性越小,尺度上推的结果越好。     

Loss of and damage to scallops due to storms in the Sea of Okhotsk

In the coastal zone of the Sea of Okhotsk off Hokkaido, Japan, the giant ezo scallop ( Patinopecten yessoensis ) is widely cultivated on the sea bed, making its fishery a major industry. However, the area experiences intense cyclones, including typhoons, about once a decade and the scallop resources appear to have received severe damage from the storms. Such an event occurred on 29 October 1988. The storm caused 12-m-high wind waves, which appeared to be fully developed sea waves. The water above the sea bed repeatedly moved back and forth at speeds of 1∼2 m s^-1 causing damage to the scallops due to collisions and rubbing with gravel and other scallops. From a comparison of wind data with the annual catch of scallops, intense cyclones seem to play an important role on the year-to-year fluctuations in the scallop fishery.