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数字化智能化生态乡镇的建设——以福建省琅岐岛为例 总被引:1,自引:0,他引:1
农业资源管理、土地利用规划、区域位置选择、环境管理等都是有关空间行为的决策问题,这些问题的解决方案是由决策者或领域专家在专业领域知识和经验的支持下,在分析大量的空间和非空间信息的基础上得到的。但是实际工作中,决策者或领域专家不可能面面俱到,而基于GIS的专家系统则弥补了这一不足,专家系统通过图像化、图形化的表达方式便于用户和决策者的理解和应用。随着应用的深入,第三维的信息显得越来越重要,在第三维上将显示分析信息、决策信息、监测信息等。与M维GIS相 相似文献
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利用ETM 遥感数据提取反映生态环境的植被、土壤亮度、湿度、热度指数, 结合气象和其它地学辅助信息, 经过对因子进行相关性分析从每类因子中选取与遥感本底值相关系数最大的指数作为评价指标。以遥感本底值为因变量和所筛选的评价指标为自变量建立多元线性回归方程。利用该模型对福建省2001 年生态环境质量进行评价, 结果表明福建省生态环境质量总体较好, 在空间分布上内陆山区优于沿海地区, 西部和北部山区生态环境质量较好, 城市、裸露山地、遭砍伐的林地及海岸带地区次之。同时, 借鉴中国环境监测总站环境质量优劣度评价方法对福建省生态环境质量进行评价, 将两种方法的评价结果进行比较, 结果显示, 两种方法评价结果大体吻合。 相似文献
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现有的大多数空间伴生模式挖掘算法采用类似Apriori生成方法,通过自底向上,逐层检验的方式挖掘频繁模式。本文提出了一种新的基于伴生模式行实例投影树CPRIP—Tree(Co—location Pattern Row_Instance Projection Tree)的挖掘算法,该算法通过实例查找方式生成伴生模式行实例以构建CPRIP—Tree,并在其基础上上直接挖掘频繁模式。最后通过模拟数据实例分析证明了该算法较基于Apriori算法具有更高的挖掘效率。 相似文献
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基于高程分层方法的HJ-1B CCD2影像大气校正 总被引:1,自引:0,他引:1
大气校正是从环境一号B星(HJ\|1B)CCD2多光谱卫星数据中精确提取地面定量信息的关键一步。采用一种基于高程分层和改进的浓密植被算法,即将整个研究区按照高程间隔0.1 km划分为17个子区域,在不同高程带内利用红波段与短波红外波段(1.6 μm)的线性关系估计出红波段的反射率,然后利用估计的红波段反射率与其表观反射率差值的均值,结合6S辐射传输模型模拟计算得到0.55 μm处的气溶胶光学厚度,从而实现各个波段大气校正。比较分析校正前后成熟林地、水体和裸土的光谱反射率和标准反射率,结果表明:该方法对HJ-1B CCD2数据大气校正可取得较好的效果。 相似文献
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基于宽波段和窄波段植被指数的草地LAI反演对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
叶面积指数是一个重要的植被生理生态参数,为探讨不同植被指数反演叶面积指数的可行性,基于同空间分辨率不同光谱分辨率的HJ\|1B CCD1和Hyperion遥感影像数据,以内蒙古自治区赤峰市克斯克腾旗贡格尔草原为研究对象,选取几种常见宽波段植被指数和高光谱窄波段植被指数并结合4种常用回归模型,比较分析了不同植被指数反演叶面积指数的精度。结果表明:对于全部植被指数而言,PVI、MSAVI等综合考虑了土壤、环境等因素的植被指数较传统植被指数NDVI、RVI反演草地LAI精度更高。通过对比发现,在反演草地LAI方面,窄波段植被指数比宽波段植被指数表现出明显的优势。其中,窄波段垂直植被指数PVI验证模型的确定性系数R2为0.65,均方根误差RMSE为0.15,说明实测LAI和模拟LAI值之间具有较好的变化一致性。最后基于Hyperion影像和窄波段垂直植被指数PVI的估算模型生成研究区叶面积指数空间分布图。 相似文献
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滕头村位于浙江省宁波市奉化县,全村共有291户人家,816人,全村现有耕地818亩,山林156亩,191亩果园,66亩水面。1993年被联合国授予“全球生态500佳”,并多次受到党和国 相似文献
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山区地形复杂,水热资源分布差异显著,为了研究福州的水热分布规律,利用地理信息技术、遥感技术、并结合数字高程模型,通过提取坡度、坡向等因素,分别对福州的水热与高程、坡度等因素之间的关系进行分析,发现水热分布随高程呈现递减规律,同时热量变化与高程呈负的相关关系。研究福州的水热分布规律有助于山地气候资源调查与利用、生态环境建设乃至精细农业的实施提供重要依据。 相似文献
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土壤水分遥感反演方法概述 总被引:1,自引:0,他引:1
就目前国内外土壤水分遥感反演方法、进展和应用现状进行了简要地回顾,比较和评价了反射率法、植被指数法、热惯量法、温度-植被指数法、微波法等方法的优缺点及适用范围,并对土壤水分遥感反演方法及发展趋势进行了展望。 相似文献