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地表物候是人类了解地球生态系统的必要参数,也是动植物保护、农耕等活动的重要依据。使用遥感数据进行地表物候提取为大尺度的地表物候变化监测提供了一种有效途径。研究发现目前应用最广泛的非对称性高斯函数拟合法和双 Logistic 函数拟合法存在一定的缺陷,尤其是在提取 NDVI 峰值谷值和物候周期不明显区域 (如干旱地区、沙地) 的物候参数时存在严重的误差,而 morlet 小波在分析地表年际变化的周期特征方面表现良好。本文使用 morlet 小波对青海湖流域 2003-2014 年的 MODIS 数据进行分析,得到地表物候在该时间段内的年度变化与趋势,进行不同区域、不同时间的差异性分析,发现青海湖流域的地表物候期整体都略有提前,但生长季的长度呈延长趋势,认为青海湖流域的地表物候整体上响应全球变暖的趋势。中部地区的生长季长度大于高海拔、高纬度区域和沙地区域,认为青海湖流域的中部地区是最适合动植物生长、活动的范围。 相似文献
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中国科学院计算机网络信息中心与青海湖保护区管理局合作,共同建设了青海湖野外网络视频监控。如何高效地处理每天产出的超过 100GB 的视频数据成为了一个难题。现在的视频处理系统采用计算和存储相分离的架构,这需要配置较高的专门服务器进行支撑,本文基于廉价扩展性能较好的 Hadoop 平台对视频处理做出了分布式的实现,并对单个视频文件做出了分布式转码的实现。同时,本文将基于 Hadoop 的分布式视频处理的实现和基于 HTCondor 的分布式视频的批处理实现进行了对比,实验证明,在不损失视频处理效率的条件下,基于 Hadoop 的分布式视频处理的实现拥有分布式文件系统支撑、完善的任务监控等优势。 相似文献
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通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%。 相似文献
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随着地球空间信息技术的发展,建立具有海量空间数据的大规模虚拟地形场景越来越重要. 然而,面对海量的地形数据,如何简化地形,提升绘制与渲染效率,是地形渲染的关键. 本文对LOD地形渲染技术、大规模数据集的分析与处理、并行计算等相关技术进行了研究,提出了基于LOD的海量地形数据并行渲染技术. 该技术首先使用LOD四叉树简化地形,其次结合多核CPU并行计算的方法提升效率,最后结合大规模数据调度策略,实现了海量地形数据的并行渲染,并分析对比了非并行和并行情况下的实验结果. 本文所取得的理论与技术方面的成果可为大规模场景渲染提供新的技术思路. 相似文献
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油田开发中,不稳定试井所反映的油藏动态信息非常丰富,但目前对试井资料的利用,还只是限于对单井单次试井分析得到的关于储层的定量信息.经过试井实践和大量的调研,结合其它资料对不稳定试井曲线做了对比研究分析,着重对不稳定试井特征曲线反映出来的油藏渗流模型进行了对比分析.认为:根据油藏模型变化,研究储层动态变化特征,进而进行油藏动态分析的方法是行之有效的;试井资料所得地层参数的精确性固然重要,但更重要的是要抓住它所反映的油藏渗流特性,充分分析油藏模型变化,研究储层动态变化,更好地认识油藏,加强油藏经营管理,指导油田开发. 相似文献