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基于变化检测的滑坡灾害自动识别 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析当前滑坡灾害信息识别方法的基础上,指出这些方法的适用性和不足之处,并针对这些不足之处,以滑坡的地学原理为依据,提出了以多时相遥感影像为数据源,结合纹理分析的变化检测自动识别滑坡灾害信息的方法。最后,以地震前(2006-5-14)后(2008-6-3)的北川县城及附近区域的福卫2号多光谱遥感影像作为数据源,以结合比率变换和纹理分析的变化检测进行滑坡灾害信息识别试验。结果表明,结合纹理分析的变化检测方法能够突破影像光谱特征的局限,对于滑坡灾害信息识别具有显著的适用性。 相似文献
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基于MIV的抛掷爆破影响因子权重分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以某露天矿为示范区,对训练样本中的自变量分别加减某个比率,构成两个新的训练样本,利用新训练样本和已训练好的神经网络,获取模拟仿真结果.计算两个训练样本模拟仿真值的差及其平均值,该平均值即为各输入参数的MIV值;以MIV值为评价依据,研究了各输入参数对最远抛掷距离、抛掷率、松散系数的影响权重;对比分析了不同MIV调节率下,各输入参数影响的权重变化情况,并应用2009-2010年实际爆破观测数据进行了相关实验.结果表明:台阶高度对最远抛掷距离、抛掷率、松散系数影响最大,其权重值在0.3~0.4之间;台阶高度与抛掷率呈正相关,与最远抛掷距离、松散系数呈负相关;平均炸药单耗对抛掷率的影响较为显著,其权重值为0.2左右,炸药单耗与抛掷率呈正相关. 相似文献
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基于聚类分析的人工神经网络洪水预报模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用模糊C均值(FCM)和自组织映射网络(SOM)两种方法将洪水流量过程线进行分解,并聚成不同的类别,结合多层前馈神经网络(MFN)建立了两个综合神经网络模型(FCMMFN和SOMMFN),进行洪水预报。在王家厂水库流域洪水预报的应用结果表明,两种聚类方法能够将流量过程分解为具有不同内在规律的若干过程,两种综合神经网络模型预报精度均优于单一的多层前馈网络模型,而且FCMMFN的精度高于SOMMFN。 相似文献
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A1os融合影像中水体信息提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用Pan-sharpen ing和G ram-Schm id两种高保真融合影像方法对A los全色光谱影像和多光谱影像进行融合,并且对融合效果进行评价和分析,选取结果较优的G ram-Schm idt方法融合后的影像作为面向对象方法提取影像的数据源进行水体的提取。检验最后的提取结果,发现面向对象的方法在融合后的影像中提取水体,可得到较好结果。 相似文献
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以公开发布的水资源数据以及人口、GDP等社会经济数据为主要数据源,以ARCGIS为技术平台,提取喜马拉雅地区印度河、恒河、雅鲁藏布江-布拉马普特拉河及其主要跨国支流的河流长度、流域面积、年降雨量、年地表径流量、人口、耕地面积和GDP等水资源以及社会经济信息。结果表明,中国境内的水资源量以及人口、耕地、GDP等社会经济量在3大河流系统中所占的比例都很小。印度河、恒河和雅鲁藏布江-布拉马普特拉河的天然径流量分别为2.07×1011m3/a、5.50×1011m3/a和8.28×1011m3/a,其中中国境内的产流量分别为1.00×1011m3/a、0.14×1011m3/a和1.21×1011m3/a,仅占三大河流总径流量的4.83%、2.55%和14.61%。对于包括恒河、布拉马普特拉河和梅克纳河在内的恒河三角洲水系,中国境内产水量的比例只有8.88%。 相似文献
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黄河宁夏河段河道演变及其影响因素分析 总被引:7,自引:0,他引:7
通过对黄河宁夏河段下河沿、青铜峡和石嘴山三个水文站的水文泥沙资料的分析,初步揭示了水库修建及其运用方式对下游河道冲淤变化的影响。结合上述站点的河道大断面及加密断面的形态变化,得出黄河宁夏河段河道冲淤变化在银川平原的砂质辫状河段最剧烈,在青铜峡大坝下游不长的砂砾质辫状河段相对强烈,而在青铜峡大坝以上的卵石质辫状河段不明显。河相系数与水力半径的关系式表明:宁夏河段的河相系数主要取决于水力半径,而水力半径取决于断面平均流速,即黄河宁夏河段的河道演变取决于过水断面平均流速。 相似文献