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本文介绍了地形图自动综合问题的发展现状,对目前地形图自动综合采用主要数学模型进行了分析。在此基础上,采用模糊综合评判的方法对地形图居民地要素进行了自动综合的可行性、合理性、实用性、适用性分析,以期模糊综合评判的理论和方法在地形图自动综合问题中能有更为深入的应用。 相似文献
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随着全球粮食贸易格局的日益紧张,如何利用有限的耕地资源保证中国粮食安全成为新阶段的难题。本文从耕地可持续利用视角提出粮食稳产、增产策略,以期为粮食安全、耕地保护等国家战略提供理论支撑。基于1985—2015年中国31个省(自治区、直辖市)统计数据,以农业生态区为基本单元,采用比较分析法和GIS空间分析法,对中国粮食生产时空演变及其影响因素进行规律性探究。研究结果表明:(1)中国粮食产量呈“波动-上升”的趋势,但长江中下游区、江南和华南区粮食增长率较低,甚至出现减产现象。(2)中国粮食产量主产区逐渐由长江中下游区、江南和华南区向东北区、黄淮海区转移。(3)中国粮食生产的影响因素呈现阶段性和区域性规律。例如,东北区、西北区粮食生产主要受粮食单产、耕地面积等影响;黄淮海区、内蒙古高原和黄土高原区、云贵高原和横断山区主要受粮食单产影响。(4)中国各区耕地存在不同类型和不同程度的耕地非持续问题,在西北区、内蒙古高原和黄土高原等生态脆弱区域较严重。 相似文献
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在系统测量褶皱、断层、节理、线理、擦痕等构造形迹位移参数的基础上,通过构造解析方法,获得了该区自古生代以来的四期构造应力场。四期应力场的方向及性质分别为:(1)以264°~290°方向挤压为主,辅以335°~15°方向拉伸的伸展期;(2)以360°~15°方向挤压为主的压缩期;(3)以50°~60°方向挤压为主的压缩期;(4)以340°~10°方向位伸为主,后辅以284°~295°方向位伸的伸展期。研究表明,四期构造应力场的特征与构造演化的表现是基本一致的。 相似文献
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1949-2015年中国典型自然灾害及粮食灾损特征 总被引:6,自引:0,他引:6
中国是一个自然灾害频发的国家,研究其自然灾害演变特征及粮食灾损规律,对实现中国社会经济可持续发展、解决中国粮食安全问题具有重要意义。本文先基于Python语言编程获取1949-2015年中国31省市自然灾害造成的受灾、成灾、绝收面积,构建灾害强度指数分析不同灾种的时序特征分异,利用趋势分析、ESDA方法分析不同灾种在省域空间的分布特征及冷热区;再获取1949-2015年粮食种植数据,通过粮食灾损估算模型、定义粮食灾损率、地理空间探测器,计算并检验中国粮食损失时空特征及分异性。结果表明:① 相比受灾面积曲线,本文构建的灾害程度指数能够更好揭示自然灾害时序演变特征;② 1949-2015年期间中国两大主力灾害(洪灾、旱灾)交替出现,未来5~10年以洪灾为主;③ 灾种排序旱灾>洪灾>风雹>低温>台风,其中旱灾、洪灾受灾占比过半;④ 省域不同灾种间空间趋势变化特征明显,区域受灾面积东部>西部,北部>南部,且北部灾种单一、南部多灾并发;⑤ 自然灾害受灾总和、旱灾、雹灾、低温空间上全局自相关性不显著,呈随机模式分布,洪涝、台风在空间分布上具有显著的全局自相关性,呈集聚模式;⑥ 1949-2015年灾害、灾损量、灾损率整体时序趋势呈现先升后降,2000年为临界点,空间分布具有异质性,单因子解释力度差异显著,多因子交互均呈非线性增强关系,胡焕庸线两侧冷热点分布呈两极化且其重心向北迁移。建议政府加强除旱减雹(西北)、除旱排内涝(东北)、排涝防冻(中部)、排涝预台(东南沿海)等工程技术措施;同时西北(环境恶劣)、东北(中国粮仓)应作为防灾减灾重点保护区,制定专项保护方案,以保证中国粮食丰产增收。 相似文献
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为解决现有空间对象形状相似性匹配准确率较低的问题,提出一种应用三角形划分的形状相似性匹配方法。该方法按形状主方向对面状空间对象进行分割,按串联、并联和组合形式对空间对象进行三角形划分,准确描述面状空间对象的形状特征,度量空间对象间的形状相似性。通过形状数据集匹配、不同年份面状水系图层匹配和矢量地图草图检索,测试本方法的形状检索性能,并和其他空间对象形状匹配方法进行对比。实验结果表明,本方法具有更高的形状检索准确率。三角形划分形状匹配方法具有平移、旋转、尺度不变性和较强的形状描述识别能力。 相似文献
90.
通过训练样本采样处理改善小宗作物遥感识别精度 总被引:1,自引:0,他引:1
训练样本质量是决定农作物遥感识别精度的关键因素,虽然高空间分辨率卫星的发展有效地解决了农作物遥感识别过程中的混合像元问题,但是当区域内不同作物种植面积差异较大时,训练集中不同类别样本数量往往相差较大,这样的不均衡数据集影响分类器的训练,导致少数类别的识别精度不理想。为研究作物遥感识别过程中的不均衡样本问题,本文基于GF-2号卫星数据,首先挖掘了地物的光谱信息、纹理信息,用特征递归消除RFE (Recursive Feature Elimination)方法进行特征优选,然后从数据处理的角度采用了5种采样算法对不均衡训练集进行处理,最后使用采样后的均衡数据集训练分类器,对比数据采样前后决策树与Adaboost(Adaptive Boosting)两种分类器的识别结果,发现:(1)经过采样处理后两种分类算法明显提升了小宗作物的分类精度;(2)经过ADASYS (Adaptive synthetic sampling)采样处理后,分类器性能提升最多,决策树的Kappa系数提高了14.32%,Adaboost的Kappa系数提高了10.23%,达到最高值0.9336;(3)过采样的处理效果优于欠采样,过采样对分类器的性能提升更多。综上所述,选择合适的采样方法和分类方法是提高不均衡数据集遥感分类精度的有效途径。 相似文献