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72.
在介绍典型震后地质灾害现象的基础上,设计了利用遥感影像进行震后地质灾害模式识别的整体方案,以震后滑坡造成的道路损毁现象为例,分析其表现出的独有模式,提出了先对影像进行目视解译并利用纹理特征对分类结果进行再分类的识别方法。 相似文献
73.
74.
为解决实时网络地图制图中产生的空间冲突问题,笔者应用多智能体技术,并结合创新性渐进式地图综合兴趣层理论,以旅游网络地图实时制图为例,将不同级别的空间数据分配到四种类型的智能体上,经过一系列空间转换,消除地图生成过程中产生的空间冲突。实践表明,这项研究一定程度上增强了地图的可读性,可以帮助用户更好地理解地理空间信息。 相似文献
75.
76.
通过对水中含有微量氯苯的吸附特性研究,考察β-环糊精交联聚合物吸附氯苯的动力学、热力学及连续运行条件下的稳定性和再生性能。实验结果表明:β-环糊精交联聚合物吸附氯苯的过程符合准二级动力学模型,即化学吸附是吸附过程的控制步骤;β-环糊精交联聚合物上的等温吸附符合Langmuir吸附等温模型。在15、25、35℃时最大吸附量分别为23.36、28.17、27.85mg/g;动态模拟实验中,当氯苯质量浓度为10mg/L时,氯苯的去除率大于80%。乙醇作为溶剂可以使吸附饱和的β-环糊精交联聚合物再生。 相似文献
77.
78.
概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明:MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数(如NDVI、LSWI和EVI)进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。 相似文献
79.
【研究目的】碎屑流是深水环境沉积物搬运和分散的重要机制,其相关的砂岩储层是含油气盆地重要的勘探目标,然而,与经典浊流及浊积系统相比,对碎屑流主控型深水体系的发育规律目前仍知之甚少。【研究方法】本文基于岩心、测井及全三维地震资料,通过系统的岩心观察描述、测井及地震资料解释,对渤海湾盆地东营凹陷始新统沙三中亚段深水体系沉积过程及模式开展研究。【研究结果】结果表明,沙三中深水体系发育九种异地搬运岩相,可概括为四大成因类型,反映了块体及流体两种搬运过程。岩相定量统计表明,该深水体系主要由碎屑流沉积构成,浊流沉积很少,碎屑流中又以砂质碎屑流为主。重力流在搬运过程中经历了滑动、滑塌、砂质碎屑流、泥质碎屑流及浊流等5个阶段演变,发育5类主要的深水沉积单元,包括滑动体、滑塌体、碎屑流水道、碎屑流朵体及浊积薄层砂。从发育规模及储层物性上,砂质碎屑流水道、朵体及砂质滑动体构成了本区最重要的深水储层类型。【结论】认为沙三中时期充足的物源供给、三角洲前缘高沉积速率、断陷期频繁的断层活动以及较短的搬运距离是碎屑流主控型深水体系形成及演化的主控因素,最终基于沉积过程、沉积样式及盆地地貌特征综合建立了碎屑流主控型深水体系沉积模式。本研究将进一步丰富深水沉积理论,为陆相深水储层预测提供借鉴。 相似文献
80.
利用常规统计方法、地统计学方法及GIS空间分析技术,分析了辽宁5—50 cm土壤田间持水量的空间变异性。结果表明:10—50 cm各层次土壤田间持水量以辽东地区最大、中部地区次之、辽西地区最小;30 cm以上各层次土壤田间持水量,辽北地区大于辽南地区,而30cm以下则相反;5 cm土壤田间持水量与其他层次差异较大,40 cm和50 cm土壤田间持水量最接近,30 cm有可能是土壤田间持水量的分界层;5 cm土壤田间持水量的空间分布格局与其他层次亦差异明显,存在3个高值中心,分别为辽西西部、中部和辽东地区。10—50 cm土壤田间持水量的空间分布格局基本相似,低值分布在辽西东部和沈阳北部地区,高值中心分布在辽东地区。 相似文献