数据监控系统中监控软件的实现

本文主要介绍了国家海洋863计划中的818－01－04课题（上海海洋环境立体监测和信息服务系统）中的数据监控系统在编制中的设计思想和有关技术，数据监控系统是在广泛的对国内外的相关资料进行深入调研和学习后，根据本项目具体的要求，利用当今先进的系统设计理论和计算机软件地工程工技术进行系统功能的设计，并采用了依先的软件编程技术，完成了本课题中监控平台的制作，本系统软件主要是运用Delphi3,VC 5.0进行编制的，同时使用了SQLSVERVER6．5数据库管理系统进行后台输数据的存储管理，在数据的传输控制和数据处理过程中，系统还利用了远程数据文件传输技术FTP和互联网技术INTERNET以及拔号进行数据传输技术等，系统在近半年运动中，系统功能稳定，数据处理及时准确，同时通过了海洋863专家的鉴定，并得到同行业及用户的好评。     

声学方法进行海底沉物遥测分类：综述

本文讨论利用声学遥测方法进行海底沉积物分类的目的，用途及该项技术的发展背影和现状。重点介绍目前主要的用于浅，表层沉积物分类的声学遥测方法，包括选通等幅脉冲，宽频带脉冲，连续线性扫频脉冲等正入射方法和侧扫声呐，多波束测深等斜入射方法。     

棕囊藻的生物学概述—I．形态分类和生理生态学

海洋浮游植物棕囊藻Phaeocystis spp.在自然界常以游离单细胞和由粘胶质包裹的细胞集群体两种细胞形式轮换出现,它在世界各营养丰富的海域中无处不在,并可形成高细胞密度、暴发性繁殖及形成赤潮.rRNA基因研究数据说明,目前全世界海洋分布的Phaeocystis spp.有3个分开种,即Phaeocystis pouchetii、Phaeocystis globosa和Phaeocystis antarctica.棕囊藻奇特的生理学和生态学特征是独一无二的,它复杂的多形态变化生命循环导致海域植物性和海底食物网(如微量元素的生物地球化学)的结构与功能均发生了极大的变化.棕囊藻的生命循环体现了其主要的生态学特征,不同棕囊藻形态的生物化学和营养代谢与细菌,微型、中型和后生浮游动物的作用以及海洋环境中的物理结构均有关.在自然界,棕囊藻的生命循环中最常见和最重要的是它的集群体形态,集群体形态是一个具有整体生物学功能特征的生物实体.棕囊藻在生态系中起到重要作用的关键在于集群体形态在合成糖粘胶质的能力较强.     

利用极化SAR数据进行土地覆盖分类研究

基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量:单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵。目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度。对荷兰F levoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复W ishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明:相对于常规数据组合分类,基于复W ishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。     

改进的直方图均衡化在遥感图像分类中的应用

遥感图像监督分类主要依据地物的光谱特征,具有很大的局限性.本文提出一种改进的直方图均衡化方法一均衡化后各像素灰度值调整,利用该方法对遥感图像进行处理,处理后的图像再进行监督分类.实验结果表明该方法直观、简明、处理速度快.并能取得较高的分类精度,具有一定的实用性.     

义乌市分类处置闲置土地

义乌市积极开展闲置土地清理处置工作,今年共查出闲置土地7宗,总面积3．0681公顷。闲置土地主要集中在工业用地,闲置原因主要是“三通一平”等配套基础设施没有及时跟上,致使企业无法正常开工建设。义乌市采取分类处置的办法处理闲置土地,因政府原因造成的闲置土地：一是努力消除闲置原因。对政策处理未到位原因造成的闲置,政府加大工作力度、兑现政策,交付土地尽快开工。     

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。     

基于决策树的我国农业数据挖掘分析

决策树是用于分类的常用建模方法。首先对分类的概念和决策树方法分别进行了总体介绍,在此基础上对我国30个省市自治区的乡村劳动力、耕地面积以及农业总产值信息数据进行了挖掘分析,在运用决策树对数据进行分类过程中对连续数据采用聚类分析的方法进行离散化处理,从而避免了原始经验分类方法的主观性。最后,通过上述决策树分类方法,生成我国农业情况的决策树,获得相关空间分类规则,并对其进行分析说明。结果表明,决策树分类方法适合我国农业情况。     

基于MODIS数据的浒苔信息提取方法研究

浒苔是一种大型绿藻,大量浒苔爆发会严重影响景观,干扰旅游观光和水上运动的进行。本文利用NASA提供的MODIS02的250m分辨率影像,分别采用了比值法、归一化植被指数法和监督分类中的最小距离分类,提取了浒苔的信息,实验结果表明,三者都可以提取浒苔信息,但是比值法提取的结果最好,最小距离分类很难与薄云区分,必须加入人工目视解译,归一化植被指数可以区分出薄云,但是遗漏较多。     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.