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2.
中国正在经历快速地城市化过程,及时又准确地掌握城市化过程对我国社会经济发展具有重要的实际意义。以Landsat-TM和ETM+为主要数据源,通过多端元光谱混合分析法(MESMA)提取北京建成区不透水层的时空演变信息。在Ridd的V-I-S(植被—不透水层—土壤)概念模型框架下,基于最小噪音变换(MNF)将TM或ETM+的6个光谱波段转换成MNF空间,并定义4种端元光谱分别代表植被、高反射率地表、低反射率地表和土壤,同时构建北京建成区端元光谱数据库。然后在MATLAB软件包中实现MESMA模型程序,依次提取北京市6个时段的不透水层信息。研究结果表明:MESMA方法能够提高植被、土壤和不透水层提取精度,相对误差分别为14.6%、17.3%和11.9%。研究结论充分说明MESMA方法应用到一个时间序列的中分辨率多光谱遥感影像是非常有效的。MESMA光谱分解方法能高效实现北京城市动态变化和城市扩张的监测。 相似文献
3.
NASA系列算法(Chang,NASA96和Foster算法)是被动微波遥感反演雪深、雪水当量的简单、实用的经验算法,并经过了很多学者大范围的算法验证和改进。为了进一步评价NASA系列算法在东北地区的时空适用性,于长春净月潭区域选定了一个以农田和森林为主的10km×10km被动微波遥感混合像元,在时间上连续观测整个干雪期(2014年12月至次年2月)的积雪参数和气象数据,结合FY3B卫星搭载的微波成像仪(MWRI)亮温数据,对NASA系列算法精度进行了评价分析。结果表明:对于雪深的反演,Chang算法和NASA 96算法前期反演效果较好,后期随着时间的推进高估雪深的趋势愈加明显。由于考虑了森林覆盖率的影响,NASA 96算法的反演精度更高。两种算法最大高估值分别是24.46和14.62cm,这是因为期间雪性质不断变化,尤其是雪粒径不断增大的缘故。Foster算法也严重高估了雪水当量,可能是由于积雪类型的分类系统未必适合于东北地区的积雪特征。本文的积雪连续观测数据为认识东北地区的积雪特性奠定了基础,对算法的时间序列验证与分析为雪参数反演算法的进一步改进提供了可靠依据。 相似文献
4.
报道了一种结构紧凑的垂直外腔面发射激光器(Vertical-External-Cavity Surface-Emitting Laser,VECSEL)及其双波长调控。通过调控泵浦光功率,实现了VECSEL输出的两个激光波长之间的相互转换,双波长的间隔接近50 nm。VECSEL的输出功率曲线呈现明显的两次翻转,翻转点对应了激射波长的转换。这是由于泵浦功率变化改变了增益芯片内部的温度,进而通过热调谐使得发光区增益峰值被调谐到腔模的不同位置。在0℃时,每个激射波长的最大输出功率都在1.5 W以上。随着泵浦功率的改变,激射波长可以在950 nm和1000 nm之间切换,同时还可以在1.5 W以上的功率水平下实现双波长同时激射。这种可切换波长及双波长同时激射的VECSEL器件在光调制、差频等领域有较大应用潜力。 相似文献
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6.
采用发酵性丝孢酵母菌处理精炼大豆油废水,首先利用海藻酸钠和所制备的Fe3O4磁性载体分别对酵母菌进行固定化,然后分别用酵母菌、磁性载体、海藻酸钠固定化酵母菌和磁性载体固定化酵母菌来处理精炼大豆油废水。对处理结果进行对比分析,结果显示:4种物质中,磁性载体固定化酵母菌对精炼大豆油废水处理36 h时效果最佳。pH值6.0比较适合磁性载体固定化酵母菌的生长,处理36 h的废水中的酵母菌的OD600值为19.78。通过研究不同pH值和不同接种量条件对磁性载体固定化酵母菌处理精炼大豆油废水的情况,得到处理废水的较优条件:废水pH值6.0,酵母菌接种量10%,处理时间36 h,此条件下废水的化学需氧量(COD)值为2 430 mg/L。 相似文献
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为研究延边地区的冻土与气温变化的响应关系,利用1965—2018年延边地区季节冻土的逐月冻土深度、冻结初终日期、月平均气温等资料,采用气候倾向率、小波分析、Mann -Kendall 检验、Pearson相关系数等方法对其进行了分析.结果表明:①延边地区冻土深度呈逐年变浅趋势,冻结日数呈逐年缩短趋势,气温呈逐年升高趋势,三者的气候倾向率分别为-6.48 cm/10 a,-4.30 d/10 a, 0.26 ℃/10 a.②冻土深度存在着17~24 a、10~16 a和3~9 a的变化周期,其中以17~24 a为主周期.③冻土深度和冻结日数与年均气温呈显著负相关性,即气温每升高1 ℃,最大冻土深度减小19.24 cm,冻结日数缩短10.35 d.本文研究结果可为延边地区的生态环境保护以及工程建设和农业生产等提供参考. 相似文献
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土壤水分是监测作物旱情的基本因子,以欧空局1978~2014年微波遥感土壤水分产品、中国经济与社会发展统计数据库以及气象数据为基础,结合土壤水分亏缺指数(Soil Water Deficit Index, SWDI)分析东北地区的干旱程度与玉米亩产的关系。结果表明:①东北三省干旱程度空间上呈现自东北向西南逐渐加重的空间分布模式;②基于CCI (Climate Change Initiative)土壤水分产品计算的SWDI干旱指数与降雨量和气温有良好的相关关系,可用于评估干旱发生的严重程度;③玉米生长季关键需水期——7月的SWDI与玉米产量的相关性最好,二者在黑龙江、吉林和辽宁省的R2分别为0.43、0.78和0.38,非常适合用于评估干旱对玉米单产的影响。该结论对于研究大范围土壤水分含量对农作物产量的影响以及相关农业决策具有重要指导意义。 相似文献