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1.
悬浮泥沙浓度与光谱反射率峰值波长红移的相关关系 总被引:13,自引:0,他引:13
高浓度悬浮泥沙遥感是我国特殊研究课题之一。国外在此领域的工作主要是对低浓度悬浮泥沙的研究。目前国内大量使用美、日、法等国的卫星遥感资料。因而如何解决我国高浓度悬浮泥沙遥感信息的定量分析是必须予以重视的问题。本文对黄河悬浮泥沙所做的波谱特性实验进行了研究,发现随着悬浮泥沙浓度的增加,其光谱反射率峰值波长向长波方向漂移。由此全面分析了黄河水体泥沙含量从7.97mg/dm3到2324.8mg/dm3的光谱反射率曲线,并建立了悬浮泥沙浓度SSC与反射率峰值发生波长λRmax的数学模式,本文结果对高浓度悬浮泥沙遥感信息的提取有直接应用价值,并可作为我国卫星传感器通道设计的理论依据。 相似文献
2.
城市地图导航中多拓扑生成和实时动态路径分析 总被引:5,自引:0,他引:5
讨论在大型城市路网密集复杂的环境下,基于GPS车辆导航时拓扑的生成和动态路径分析。认为在专用的嵌入式环境下,实现实时动态路径分析,拓扑的建立必须按照分块和分级的方法。分块是为了解决动态调度的问题,分级是为了减少运算量,提高运算速度。同时对偏离航线时的路径分析提出了一种处理方法,在已经完成的导航仪中取得了理想的效果。 相似文献
3.
陆面过程模式的改进及其检验 总被引:11,自引:0,他引:11
文中对陆面过程模式 (BATS)进行了改进 ,改进后的模式能较好地模拟地表物理量的年、季和日变化 ,它有两方面的特点 :采用热扩散方程模拟 7层土壤温度 ,模拟的温度可与实测值进行比较 ;在BATS的地表径流方案中 ,考虑了空间不均匀性的一般地表径流 (GVIC)过程 ,研究结果表明 :⑴模式能很好地模拟各层土壤温度的年、季和日变化。冬季土壤温度下层高于上层 ,而在夏季上层高于下层 ,这种上下层温度的转换时间大约在 4和 10月份 ,这与实测土壤温度的年变化非常一致。较为准确地模拟了各层土壤温度日变化的时滞效应。⑵用南京和武汉站的资料 ,将BATS地表径流方案模拟的地表水分分量与GVIC方案进行比较 ,BATS地表径流方案模拟的地表水分分量 ,与总水量的平衡相差较大 ,而GVIC模拟的效果相对较好 ,地表总水量基本上与降水总量达到了平衡 相似文献
4.
人地非线性相关作用的探讨 总被引:12,自引:2,他引:12
从自组织系统思想出发,提出了人地关系的基本特性,通过逻辑斯蒂听数学变换,分析了人地非线性相关作用的混沌特性,进而讨论了人地关系的分形性质。基于混 过程与分形结构的因果关系,指出:地球表层系统中的人文分形景观乃是人地非线性关系的混沌作用所致。 相似文献
5.
将传统上广泛使用的“种子法”和“矢量求交法”的思想相结合 ,提出了一种基于约束Delaunay三角网结构的多边形生成算法。详细描述了该方法的基本思想 ,在实验基础上分析了算法的特点。 相似文献
6.
7.
长江中下游地区暖区暴雨特征分析 总被引:8,自引:6,他引:2
利用2007到2013年5-9月间常规和非常规资料以及6 h一次的NCEP 1°×1°再分析资料,将长江中下游地区暖区暴雨按天气形势划分为冷锋前暖区暴雨、暖切变暖区暴雨以及副热带高压边缘暖区暴雨三种类型。统计表明暖区暴雨一般发生在距离切变线(锋线)100~300 km的暖区内。主要结论包括:(1)冷锋型降水强度偏弱且分布均匀,集中在5、6月;暖切变型发生次数最多且强度大,主要发生在6、7月长江中下游地区的偏南部;副热带高压边缘型发生次数最少但强度较大,发生在7、8月。暖区暴雨的发生次数及强度在大别山、皖南山区较为集中。(2)暖区暴雨中短时强降水贡献大。(3)冷锋背景下的暖区暴雨一般产生在锋前低压槽中,暴雨落区与高低空急流耦合有紧密联系;暖切变型以低层暖切变线为主要天气背景,地面常有弱静止锋,暖区对流活动与中尺度急流结构、地形强迫等因素存在较高的相关性;副热带高压边缘暖区暴雨与局地的水汽积累和对流不稳定条件的发展有密切关系。据此建立三类暖区暴雨的概念模型。 相似文献
8.
9.
运用3S技术,以宜昌市为研究区,采用多时相遥感影像为数据源,运用目视解译与增(减)量更新相结合的方法提取5期宜昌市城区边界信息,通过变化监测手段展现宜昌市城市发展趋势及发展模式上的变化,即近17年间城区面积呈逐年增长趋势,城市发展由高速发展向高质量发展转变,同时地形等外部因素也对发展模式有一定的影响。 相似文献
10.
随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV(Mean Impact Value)技术与LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明:PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。 相似文献